面试题：Redis分布式锁细粒度化设计中锁粒度选择与数据一致性的权衡

Question

在一个多服务交互依赖的微服务架构中，使用Redis实现分布式锁细粒度化设计。在选择锁粒度时，如何在保证数据一致性（例如订单创建、库存扣减、物流信息更新之间的数据一致性）的前提下，尽量提高系统的并发处理能力？请详细说明锁粒度选择策略及对应的实现思路。

Answer 1

锁粒度选择策略

1. 按业务操作粒度：
   • 粗粒度：以整个业务流程为锁粒度，例如将订单创建、库存扣减、物流信息更新作为一个整体加锁。这样能确保数据一致性，但并发处理能力低，因为同一时间只有一个流程能执行。
   • 细粒度：根据不同操作分拆锁，如订单创建、库存扣减、物流信息更新各加独立锁。这样可提高并发，因为不同操作可并行，但要注意操作顺序及锁之间的依赖关系，避免死锁。
2. 按数据实体粒度：
   • 粗粒度：以整个数据实体为锁粒度，如以订单表为锁对象，所有与订单相关操作都获取这把锁。这能保证订单数据一致性，但并发低。
   • 细粒度：根据数据实体的属性或子集分拆锁，比如只对库存数量属性加锁用于库存扣减，对订单基本信息属性加锁用于订单创建。提高并发同时保证各部分数据一致性。

实现思路

1. 基于业务操作粒度细粒度实现：
   • 订单创建锁：在订单创建时，使用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令获取订单创建锁。例如：SETNX order_create_lock {unique_value}，unique_value 可以是UUID等唯一标识，释放锁时通过Lua脚本确保原子性删除。
   • 库存扣减锁：库存扣减前，用同样SETNX获取库存扣减锁：SETNX stock_deduction_lock {unique_value}，操作完成后通过Lua脚本删除锁。
   • 物流信息更新锁：物流信息更新前，获取物流信息更新锁：SETNX logistics_update_lock {unique_value}，操作完成后删除锁。
   • 操作顺序与依赖：通过编排确保操作顺序，例如先获取订单创建锁，成功后再获取库存扣减锁，以此类推。同时设置合理的锁等待超时时间，防止死锁。
2. 基于数据实体粒度细粒度实现：
   • 订单数据锁：对订单基本信息操作，获取订单基本信息锁：SETNX order_base_info_lock {unique_value}。
   • 库存数据锁：对库存相关数据操作，获取库存数据锁：SETNX stock_data_lock {unique_value}。
   • 物流数据锁：对物流相关数据操作，获取物流数据锁：SETNX logistics_data_lock {unique_value}。
   • 数据一致性保证：在不同锁操作间，通过事务或补偿机制保证数据一致性。如库存扣减失败，回滚订单创建操作或进行补偿操作（如重新尝试扣减库存）。