极限压测下的高并发挑战：P7面试官质疑分布式锁实现，应届生现场推导AQS底层

文章标题：极限压测下的高并发挑战：P7面试官质疑分布式锁实现，应届生现场推导AQS底层

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场景描述

在一个互联网大厂的终面环节，面试官李工正面对一位来自名校的应届生小兰。小兰作为Java开发工程师的求职者，带着自信和紧张走进了会议室。面试官李工以其严格的面试风格和对技术细节的深入挖掘而闻名，而小兰则以扎实的基础和对分布式系统的兴趣吸引了HR的注意。

第一轮提问（基础业务场景与技术栈）

李工（面试官）： 首先，我们来聊聊你熟悉的业务场景。你提到了自己在内容社区项目中负责高并发的分布式锁实现，请具体说说你是如何设计和实现的？

小兰（应届生）： 好的，我们当时面临一个高并发场景，用户频繁地对同一个资源进行访问，比如用户点赞功能。为了避免并发冲突，我们使用了分布式锁，基于Redis实现。具体来说，我们使用 SETNX 命令来设置锁，同时设置一个过期时间，确保锁不会永远锁定。如果设置成功，则表示获取锁成功，否则需要重试。

李工： 很好，你对分布式锁的实现有清晰的思路。不过，我想问，如果 Redis 宕机了，你的方案还能保证正确性吗？

小兰： 如果 Redis 宕机，确实会对分布式锁的实现造成影响。我们可以考虑引入 ZooKeeper 或者 Consul 作为备份，通过多点写入的方式保证锁的高可用性。不过，这样的方案会增加实现复杂度，需要权衡性能与可靠性。

李工： 很不错，你考虑到了高可用性问题。接下来，我们聊一聊你在分布式锁实现中使用过的技术栈。请你列举几个你熟悉的框架或工具。

小兰： 在分布式锁实现中，我主要使用了 Redis、Spring Data Redis 和 Guava 的 Striped 锁。此外，我还在项目中用过 Spring Cloud 和 Consul 来实现服务发现和配置管理。

李工： 很全面的回答，看来你对分布式系统有一定的理解。接下来，我们进入第二轮提问，这次会稍微深入一些。

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第二轮提问（高并发与分布式锁的底层实现）

李工： 好的，既然你提到分布式锁，那我们来聊聊锁的底层实现机制。你知道 AQS（AbstractQueuedSynchronizer）吗？它是如何工作的？

小兰： AQS 是 Java 中非常重要的一个类，主要用于实现各种锁的底层逻辑，比如 ReentrantLock 和 Semaphore。AQS 的核心思想是使用一个同步状态变量 state，并通过 CAS（Compare-And-Swap）操作来实现无锁化的线程同步。

李工： 说得好，那你能具体解释一下 AQS 的工作原理吗？比如它的核心数据结构和流程？

小兰： 好的，AQS 的核心是一个 CLH 队列（CLH：Craig, Landin, and Hagersten），它通过双向链表的形式维护所有等待锁的线程。每个线程在尝试获取锁时，会先尝试通过 CAS 操作修改 state，如果成功则获取锁；如果失败，则会将自己加入到等待队列中，并进入阻塞状态。

李工： 很好，你对 AQS 的基本原理有清晰的理解。不过，我想深入问一下，当你进行线程调度时，JVM 是如何将线程从阻塞状态唤醒的？

小兰： 这个问题比较复杂，不过我可以简单解释一下。当一个线程获取了锁并释放时，它会调用 unpark() 方法，将等待队列中的下一个线程唤醒。这个唤醒操作会通过 LockSupport.park() 和 LockSupport.unpark() 来实现，最终唤醒的线程会重新尝试获取锁。

李工： 很棒，你对 AQS 的底层实现有比较深入的理解。不过，分布式锁和本地锁的实现原理完全不同，你如何保证分布式锁的原子性和一致性？

小兰： 对于分布式锁，我们主要依赖分布式协调工具，比如 Redis 的 SETNX 和 WATCH 命令，或者 ZooKeeper 的分布式锁实现。这些工具通过分布式共识算法（如 ZAB 或 Raft）来保证原子性和一致性。

李工： 很有深度的回答，看来你对分布式锁和本地锁的实现机制都有比较全面的理解。接下来，我们进入最后一轮提问，这次会更深入一些。

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第三轮提问（极限压测与AQS推导）

李工： 假设现在我们正在进行一场极限压测，系统需要处理每秒数十万的请求，同时保证分布式锁的正确性。你如何优化分布式锁的实现？

小兰： 在极限压测的场景下，我们可以考虑以下几个优化点：

1. 减少锁的粒度：尽量将锁的作用范围控制在最小范围，避免不必要的阻塞。
2. 使用缓存锁：在本地缓存锁的信息，减少对 Redis 的频繁访问。
3. 批量操作：如果可能，尽量将多个分布式锁的操作合并成一个事务，减少网络开销。
4. 异步化：对于非核心业务，可以考虑使用异步锁，降低锁的阻塞时间。

李工： 这些优化方案都很不错。不过，我有个更深入的问题。如果我现在要求你现场推导 AQS 的底层实现逻辑，你能否通过白板代码展示出来？

小兰： 好的，我可以尝试推导一下。首先，AQS 的核心是 state 变量，它是一个 volatile 类型的整数，用于表示锁的状态。线程在尝试获取锁时，会通过 CAS 操作来修改 state，如果修改成功，则表示获取锁成功。如果失败，则会将自己加入到等待队列中。

以下是简单的伪代码实现：

// AQS 类的简化实现
class AQS {
    private volatile int state; // 同步状态
    private final AtomicInteger head; // 队列头节点
    private final AtomicInteger tail; // 队列尾节点

    // 获取锁
    public boolean acquire() {
        if (compareAndSetState(0, 1)) { // CAS 操作
            return true; // 获取锁成功
        }
        // CAS 失败，加入等待队列
        Node node = new Node(Thread.currentThread());
        enq(node); // 将节点加入队列
        // 阻塞当前线程
        parkCurrentThread();
        // 被唤醒后重新尝试获取锁
        return tryAcquire();
    }

    // 释放锁
    public void release() {
        if (compareAndSetState(1, 0)) { // CAS 操作
            // 唤醒等待队列中的下一个线程
            unparkSuccessor(tail);
        }
    }

    // CAS 操作
    private boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
        return atomicCompareAndSet(expect, update);
    }

    // 加入等待队列
    private void enq(Node node) {
        Node oldTail = tail;
        node.prev = oldTail;
        tail = node;
        if (oldTail != null) {
            oldTail.next = node;
        }
    }

    // 唤醒下一个线程
    private void unparkSuccessor(Node node) {
        Node next = node.next;
        if (next != null) {
            unparkThread(next.thread);
        }
    }

    // 阻塞当前线程
    private void parkCurrentThread() {
        LockSupport.park();
    }

    // 唤醒线程
    private void unparkThread(Thread thread) {
        LockSupport.unpark(thread);
    }
}

李工： 很棒，你的推导逻辑非常清晰，代码也很简洁。不过，我想再问一个问题：在实际生产环境中，如果分布式锁的 Redis 节点发生了网络分区，你的方案会如何处理？

小兰： 如果 Redis 发生了网络分区，分布式锁可能会出现脑裂问题。为了避免这种情况，我们可以引入更多的 Redis 节点，并通过哨兵机制或集群模式来保证高可用性。此外，我们还可以使用 Paxos 或 Raft 算法来实现分布式一致性，确保锁的正确性。

李工： 很好，你的回答非常全面，对分布式锁和本地锁的实现机制都有深入的理解。经过今天的面试，我认为你已经具备了处理高并发场景的能力。不过，由于我们公司对技术深度的要求非常高，最终的录用结果还需要经过团队的进一步讨论。我们会尽快给你答复，请耐心等待通知。

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面试结束

小兰走出会议室，虽然内心有些忐忑，但她对今天的表现感到满意。她不仅回答了面试官的多个问题，还在白板上推导了 AQS 的底层实现逻辑，展示了自己对技术的深度理解。

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问题答案与业务场景解析

问题 1：分布式锁的实现

业务场景： 内容社区中的用户点赞功能，需要保证高并发场景下的数据一致性。

技术点：

• 使用 Redis 的 SETNX 命令实现分布式锁。
• 设置锁的过期时间，防止死锁。
• 考虑高可用性，引入 ZooKeeper 或 Consul 作为备份。

问题 2：AQS 的底层实现

业务场景： Java 中的各种锁（如 ReentrantLock）的底层实现机制。

技术点：

• AQS 使用 CLH 队列维护等待线程。
• 通过 CAS 操作实现锁的无锁化实现。
• 使用 LockSupport 实现线程的阻塞与唤醒。

问题 3：极限压测下的优化

业务场景： 极限压测场景下，系统需要处理高并发请求，同时保证分布式锁的正确性。

技术点：

• 减少锁的粒度，避免不必要的阻塞。
• 使用本地缓存锁，减少对 Redis 的访问。
• 异步化处理非核心业务。
• 通过批量操作减少网络开销。

问题 4：分布式锁的网络分区问题

业务场景： Redis 发生网络分区时，分布式锁可能出现脑裂问题。

技术点：

• 引入更多的 Redis 节点，使用哨兵机制或集群模式。
• 使用 Paxos 或 Raft 算法保证分布式一致性。

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通过以上问题的解答，我们可以看到小兰不仅对基础技术栈有扎实的理解，还能在复杂的业务场景下灵活运用技术手段解决问题。这篇文章不仅展示了面试过程，还为读者提供了深入学习分布式锁和高并发系统的参考。