面试题答案
一键面试1. Redis 分布式锁重试机制与 CAP 理论的关联
- 一致性方面：Redis 分布式锁通过保证同一时间只有一个客户端能获取锁来维持一定程度的一致性。当多个客户端竞争锁时，获取锁成功的客户端执行关键业务逻辑，这类似于一致性中的线性一致性要求（同一时间只有一个写操作生效）。在重试机制下，如果获取锁失败，客户端会重试，确保最终能获取到锁从而执行一致性敏感的操作。然而，在网络分区的情况下，可能会出现脑裂问题，不同分区的客户端都认为自己获取到锁，破坏一致性。
- 可用性方面：重试机制可能会影响系统可用性。如果重试次数过多或者重试间隔不合理，会导致客户端长时间等待获取锁，占用资源且无法及时响应业务请求，降低系统整体可用性。另一方面，如果为了保证可用性而减少重试次数或缩短重试间隔，可能会增加获取锁失败的概率，影响一致性。
- 分区容错性方面：分布式系统必然要面对网络分区的可能性。Redis 分布式锁在网络分区时，可能会出现不同分区内的锁状态不一致。重试机制在分区恢复后，客户端通过重试有可能恢复锁的一致性，但如果处理不当，也可能在分区期间及恢复后，因重复获取锁等问题，影响一致性和可用性。
2. 不同业务需求下的应用优化
- 强一致性业务需求：
- 重试策略：设置较高的重试次数和合理的重试间隔，确保客户端最终能获取到锁，完成一致性敏感的操作。例如，对于金融交易等业务，可设置重试次数为 10 次，重试间隔从 100ms 开始，每次翻倍（指数退避策略），保证数据一致性。
- 分区处理：在检测到网络分区时，暂停非关键业务操作，优先处理获取锁操作以恢复一致性。如采用 Redlock 算法（多个 Redis 实例保证锁的强一致性），在分区恢复后通过重试获取锁，保证整个系统的一致性。
- 高可用性业务需求：
- 重试策略：减少重试次数并缩短重试间隔，快速失败以释放资源，保证系统能及时处理新的请求。比如，设置重试次数为 3 次，重试间隔为 50ms。对于一些展示类业务，如商品展示页面，即使获取锁失败，也可在一定程度上牺牲一致性来保证页面快速加载，提高可用性。
- 分区处理：在网络分区时，允许部分分区内的业务继续运行（牺牲部分一致性），当分区恢复后，通过异步补偿机制处理数据不一致问题，而不是在分区期间大量重试获取锁影响可用性。
- 平衡一致性、可用性和分区容错性的通用策略：
- 监控与动态调整：实时监控系统的网络状况、锁竞争情况等指标。根据监控数据动态调整重试策略，如在网络状况良好且锁竞争较低时，减少重试次数和间隔；在网络不稳定或锁竞争激烈时，适当增加重试次数和调整间隔。
- 多副本与备份：使用 Redis 集群多副本机制，确保在某个节点出现故障或网络分区时，锁的状态能在其他副本上恢复。同时，对关键业务数据进行备份，以便在出现一致性问题时进行数据恢复，在保证可用性和分区容错性的基础上尽量维护一致性。