面试题：如何在高并发且复杂业务场景下设计并优化Redis分布式锁以保证性能与可靠性

Redis分布式锁方案设计

加锁

使用 SETNX（SET if Not eXists）命令，示例如下：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = "your_lock_key"
lock_value = "unique_value_for_lock"
lock_acquired = r.setnx(lock_key, lock_value)
if lock_acquired:
    # 加锁成功，执行业务逻辑
    pass
else:
    # 加锁失败，处理等待或重试逻辑
    pass

为了保证锁的可重入性，当一个线程再次获取它已经持有的锁时，不应该被视为新的锁获取。可以在 lock_value 中加入线程标识等信息，每次获取锁时检查是否是自己已经持有锁，如果是则增加持有计数。例如：

if lock_acquired:
    r.hset(lock_key, "holder_thread", threading.current_thread().ident)
    r.hset(lock_key, "hold_count", 1)
else:
    current_holder = r.hget(lock_key, "holder_thread")
    if current_holder == threading.current_thread().ident:
        current_count = r.hget(lock_key, "hold_count")
        r.hset(lock_key, "hold_count", int(current_count) + 1)
        lock_acquired = True

解锁

对于普通解锁，使用 DEL 命令删除锁键。但在可重入锁场景下，需要先检查持有计数。

if lock_acquired:
    hold_count = r.hget(lock_key, "hold_count")
    if int(hold_count) == 1:
        r.delete(lock_key)
    else:
        r.hset(lock_key, "hold_count", int(hold_count) - 1)

性能优化

减少网络开销
- 批量操作：尽量将多个 Redis 操作合并为一个批量操作，例如使用 pipeline。在Python中：
```
pipe = r.pipeline()
pipe.setnx(lock_key, lock_value)
pipe.hset(lock_key, "holder_thread", threading.current_thread().ident)
pipe.hset(lock_key, "hold_count", 1)
results = pipe.execute()
```
- 长连接：使用连接池来复用 Redis 连接，减少连接创建和销毁的开销。在Python中，redis - py 库默认使用连接池。
优化锁的粒度
- 细分锁：根据业务逻辑，将大的锁细分为多个小的锁，减少锁的竞争。例如，在一个电商系统中，如果有商品库存扣减和订单创建两个操作，可以为商品库存扣减设置一个锁，为订单创建设置另一个锁。

可靠性保障

锁超时
- 设置合理的超时时间：在加锁时使用 SET key value ex seconds 形式，既设置锁的值又设置超时时间，防止死锁。例如：
```
lock_acquired = r.set(lock_key, lock_value, ex = 10)
```
- 自动续期：对于业务执行时间可能较长的情况，可以使用 Redisson 等框架，它提供了锁自动续期功能。在业务执行过程中，当锁快过期时，框架会自动延长锁的有效期。
故障处理
- 主从复制：部署 Redis 主从集群，当主节点发生故障时，从节点可以晋升为主节点继续提供服务。但要注意主从复制可能存在数据同步延迟问题，可能导致短暂的锁一致性问题。
- Redlock 算法：使用 Redlock 算法，通过向多个独立的 Redis 实例获取锁，当大多数实例都获取到锁时，才认为锁获取成功。这样即使某个 Redis 实例发生故障，也能保证锁的可靠性。在Python中，可以使用 redlock - py 库实现 Redlock。例如：
```
from redlock import Redlock

# 创建 Redlock 实例
redlock = Redlock(
    resource="your_resource_name",
    connection_details=[
        {"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0},
        {"host": "localhost", "port": 6380, "db": 0},
        {"host": "localhost", "port": 6381, "db": 0}
    ]
)
# 获取锁
lock_acquired = redlock.lock()
if lock_acquired:
    try:
        # 执行业务逻辑
        pass
    finally:
        redlock.unlock()
```

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面试题：如何在高并发且复杂业务场景下设计并优化Redis分布式锁以保证性能与可靠性

知识考点

面试题答案

Redis分布式锁方案设计

性能优化

可靠性保障