极限压测第4小时：P7面试官质疑分布式锁设计，应届生手撕Redis分布式锁实现

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极限压测第4小时：P7面试官质疑分布式锁设计，应届生手撕Redis分布式锁实现

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场景设定

地点：某互联网大厂面试间
面试官：张工（P7级别资深架构师，严肃认真）
候选人：小兰（应届生，Java工程师，性格搞笑但技术基础扎实）

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第一轮提问（基础场景引入）

面试官（张工）：小兰，我们先从你熟悉的业务场景聊起。假设我们正在开发一个电商平台，用户可以抢购限量商品。为了防止多份库存被重复扣减，我们需要实现一个分布式锁机制。你如何设计这个锁？

小兰：（有点紧张但很快进入状态）嘿，张工，这还不简单！我们用 Redis 实现分布式锁啊！ Redis 的 SETNX 命令可以帮我们搞定，先设置一个锁的 key，如果成功就说明拿到了锁，然后在指定时间后自动释放锁。

面试官：嗯，看来你对 Redis 的基础用法挺熟悉的。那请你详细说说，如何避免死锁和锁的超时问题？

小兰：（稍微思考了一下）好的好的，张工。为了防止死锁，我们可以给锁设置一个过期时间，比如用 Redis 的 EXPIRE 命令。如果进程挂了，锁会自动释放。不过，这样可能会有竞态条件，所以更推荐用 SET 命令的 NX 和 PX 参数，比如 SET lock_key value PX timeout NX，这样一次操作就搞定，既设置锁又设置过期时间，还能避免线程切换导致的竞态。

面试官：不错，你提到的 SET 命令用法很清晰。那如果多个客户端同时尝试获取锁，Redis 是如何保证原子性的？

小兰：（突然有点兴奋）嘿嘿，这个问题我知道！Redis 是单线程的，所有的命令执行都在一个线程上，所以 SET 命令本身是原子的。这就保证了多个客户端同时请求时，只有一个客户端能成功拿到锁。

面试官：非常好，看来你对 Redis 的基础特性理解得很透彻。接下来我们谈点更复杂的场景。

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第二轮提问（场景深入，分布式锁实现细节）

面试官：假设我们现在要实现一个高并发的抢购系统，每秒会有上万用户请求抢购。如果用 Redis 实现分布式锁，你如何确保锁的正确性和性能？

小兰：（挠挠头）张工，说实话，我有点慌了。我知道 Redis 是单线程的，高并发可能会导致性能瓶颈。不过，我们可以优化一下，比如把锁的 key 设计得更合理，用商品 ID 或订单 ID 作为锁的唯一标识，这样可以避免多个抢购请求竞争同一个锁。

面试官：嗯，你说得对，锁的 key 设计很重要。但除此之外，锁的释放也是一个问题。如果用 SET 命令设置锁，如何确保锁的持有者是唯一释放锁的人？

小兰：（思索片刻）啊，这个我知道！可以用 Redis 的 GETSET 或者 DEL 操作，但更推荐用 Lua 脚本，因为 Lua 脚本是原子执行的。我们可以写一个 Lua 脚本，检查锁的值是否是我们设置的，如果是，就直接删除锁。

面试官：很好，你提到了 Lua 脚本。那请你详细说说 Lua 脚本在 Redis 中如何实现分布式锁？

小兰：（开始有点紧张但努力回忆）嗯……我们可以用 EVAL 命令执行 Lua 脚本，比如传入锁的 key 和值，然后在 Lua 脚本中检查锁的值是否匹配，匹配就删除锁。这样可以避免其他客户端误删锁。

面试官：不错，你提到的 Lua 脚本确实是一个好办法。不过，如果 Redis 宕机了，锁的正确性如何保证？

小兰：（有点蒙）啊，这个问题我还没想过……能不能用 Redis 集群？或者……用 ZooKeeper？

面试官：（微微一笑）Redis 集群确实是一个选择，但需要确保主从一致性。另外，ZooKeeper 是一个选项，但它的性能和复杂度可能不适合高并发场景。

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第三轮提问（极限场景，性能与容错）

面试官：假设我们的系统突然遭遇了极限压测，QPS 高达每秒 10W，分布式锁机制开始出现问题。你如何优化锁的性能？

小兰：（有点慌乱）啊，10W QPS？这有点吓人……不过我们可以优化 Redis 的配置，比如启用 Redis 集群，分片存储锁，这样可以分散请求压力。另外，锁的 key 设计也要非常精准，避免热点锁。

面试官：嗯，你说得对，Redis 集群是一个方向。不过，如果我们需要更轻量级的锁，比如避免 Redis 的网络开销，你有没有其他方案？

小兰：（挠挠头）啊，这个问题有点难……能不能用本地锁？或者……用数据库？

面试官：（有点无奈）本地锁和数据库锁确实可以作为补充方案，但在分布式场景下，它们的适用性有限。

面试官：好了，小兰，今天的面试就到这里。你的基础非常扎实，对 Redis 的分布式锁也有一定的理解，但在高并发和极限场景下的设计还有待加强。我们会尽快给你反馈，感谢你的参与！

小兰：（松了一口气）谢谢张工！我会好好总结今天的面试经验，继续学习的！

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面试结束

面试官送小兰出门，小兰一边走一边自言自语：“看来我得好好研究一下分布式锁的高级用法了，下次再来，我一定要更准备充分！”

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附：面试问题答案详解

问题1：Redis 分布式锁的基本实现

• 技术点：SETNX 和 EXPIRE 命令。
• 优化点：SET 命令的 NX 和 PX 参数，一次操作完成锁的设置和过期时间设置，避免竞态条件。

问题2：如何避免死锁和竞态条件

• 技术点：Redis 的单线程特性保证了 SET 命令的原子性。
• 优化点：使用 Lua 脚本，确保锁的释放是原子的，避免误删锁。

问题3：高并发场景下的性能优化

• 技术点：Redis 集群分片存储锁，避免热点锁。
• 优化点：锁的 key 设计合理，避免多个请求竞争同一个锁。

问题4：Redis 宕机后的容错机制

• 技术点：Redis 集群的主从一致性，或者使用 ZooKeeper 作为分布式锁的备份方案。

问题5：极限场景下的分布式锁设计

• 技术点：结合本地锁、数据库锁和 Redis 集群，设计多级锁机制。
• 优化点：优化 Redis 的网络开销，减少分布式锁的性能瓶颈。

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总结

通过这次面试，小兰展示了扎实的基础知识和良好的学习态度，但在高并发和极限场景下的分布式锁设计还有提升空间。面试官的提问循序渐进，从基础到高级，帮助小兰逐步理解分布式锁的实现细节和优化方向。希望小兰能在未来的工作和学习中不断进步！