面试题：Java ThreadPoolExecutor重入锁在分布式任务调度中的应用与挑战

1. 使用重入锁实现任务原子性和顺序性

在分布式系统中，利用ThreadPoolExecutor执行任务时，为保证任务执行的原子性和顺序性，可使用重入锁。

Java 代码示例：

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class DistributedTask {
    private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private static final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public static void executeTask(Runnable task) {
        lock.lock();
        try {
            executor.submit(task);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

原理：通过在任务提交前获取重入锁，只有获取到锁的节点才能提交任务到线程池执行。当一个节点执行完任务释放锁后，其他节点才有机会获取锁并提交任务，从而保证了任务执行的原子性和顺序性。

2. 分布式锁一致性挑战及应对策略

挑战：在分布式环境下，多个节点可能同时尝试获取锁，由于网络延迟、节点故障等原因，可能导致不同节点对锁的状态认知不一致。例如，节点 A 认为锁已释放，而节点 B 由于网络问题还未收到锁释放的消息，仍然认为锁被占用。
应对策略：
- 使用分布式协调服务（如Zookeeper）：Zookeeper 利用其树形结构和顺序节点特性来实现分布式锁。每个节点尝试创建一个顺序临时节点，序号最小的节点获得锁。当持有锁的节点故障或释放锁时，Zookeeper 会通知下一个序号的节点获取锁，保证了锁的一致性。
- 使用 Redis 实现分布式锁：利用 Redis 的单线程特性和 SETNX 命令（SET if Not eXists）。获取锁时，使用 SETNX 命令设置一个锁的 key-value，若设置成功则获取锁，否则获取失败。释放锁时，通过 Lua 脚本保证释放操作的原子性，避免误释放其他节点的锁。同时，设置锁的过期时间，防止节点崩溃导致锁无法释放。

3. 性能瓶颈挑战及应对策略

挑战：重入锁在分布式系统中可能成为性能瓶颈。每次获取和释放锁都涉及网络通信（如使用分布式协调服务或 Redis 实现分布式锁时），大量的锁操作会增加网络开销，降低系统整体性能。此外，若锁的粒度设置不当，会导致线程竞争激烈，降低并发度。
应对策略：
- 优化锁粒度：尽量将锁的粒度细化，只对关键的共享资源加锁。例如，将一个大任务拆分成多个小任务，每个小任务对应不同的锁，减少锁的竞争范围。
- 锁的分级：根据任务的优先级或重要性，设置不同级别的锁。高优先级任务获取高级别的锁，低优先级任务获取低级别的锁，避免高优先级任务被低优先级任务阻塞。
- 采用乐观锁：在一些场景下，若数据冲突概率较低，可采用乐观锁机制。通过版本号或时间戳等方式，在更新数据时检查数据是否被其他线程修改，若未修改则更新成功，否则重试。这样减少了锁的持有时间，提高了并发性能。

面试题：Java ThreadPoolExecutor重入锁在分布式任务调度中的应用与挑战

知识考点

面试题答案

1. 使用重入锁实现任务原子性和顺序性

2. 分布式锁一致性挑战及应对策略

3. 性能瓶颈挑战及应对策略