阿里的极限压测：手撕红黑树卡壳时，技术主管抛出分布式锁失效危机

标题：阿里的极限压测：手撕红黑树卡壳时，技术主管抛出分布式锁失效危机

场景设定

时间：阿里总部，终面环节，技术主管正在考核即将加入某高并发项目组的应届生小兰。小兰即将面对一场极限压测场景模拟，这是她能否通过终面的关键一战。

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第一轮提问：基础数据结构与算法

面试官（技术主管）：小兰，首先我们来聊点基础的。你能否手撕红黑树，讲讲它的基本性质和实现原理？

小兰：嗯……红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的节点有红黑两种颜色。它的主要性质包括：每个节点要么是红色，要么是黑色；根节点始终是黑色；每个叶节点（空节点或 NULL 节点）都是黑色；从一个节点到其子树中所有叶节点的路径，包含相同数量的黑色节点；如果一个节点是红色，那么它的两个子节点都是黑色。

面试官：不错，你对红黑树的基本性质掌握得比较清晰。那么，红黑树的插入和删除操作是如何保持平衡的呢？

小兰：插入和删除操作会通过旋转和重新着色来保持平衡。插入时，新节点默认为红色，然后根据父节点的颜色和兄弟节点的情况进行旋转和着色调整。删除时，可能会涉及到节点颜色的调整和结构调整，以确保红黑树的性质不被破坏。

面试官（微笑）：很好，你对红黑树的实现细节有基本的理解。接下来，我们切换到分布式场景。

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第二轮提问：分布式锁与高并发场景

面试官：假设我们正在运行一个高并发的电商平台项目，用户可以抢购限量商品。为了保证库存的原子性，我们使用了分布式锁。但突然，我们发现分布式锁失效了，导致库存数据被重复扣减。你如何快速定位问题并解决？

小兰：（一脸懵）啊……分布式锁失效？那我们先检查一下锁的实现方式吧。是用 Redis 实现的分布式锁吗？

面试官：没错，我们使用的是 Redis 的 SETNX 命令搭配超时机制来实现分布式锁。你觉得问题可能出在哪里？

小兰：（抓了抓头发）呃……可能是 Redis 节点挂了，导致锁的持有者无法正常释放锁？或者客户端的网络超时了，导致锁的续期失败？

面试官：你提到的点都很有道理。不过，我更关心的是如何在分布式锁失效的情况下，快速修复库存问题，同时保证系统的高可用性。

小兰：（思考了一下）我们可以先临时关闭抢购接口，避免库存继续被误扣。然后检查 Redis 的日志，看看是否有锁竞争异常或节点故障的记录。如果确认是 Redis 的问题，可以尝试切换到备用节点，或者使用 Redis Cluster 提高高可用性。

面试官：你的思路还算清晰，但还不够全面。我们接着聊。

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第三轮提问：极限压测与系统优化

面试官：现在我们模拟一个极限压测场景。系统并发用户数激增到百万级别，抢购接口的响应时间飙升到了 10 秒，大量请求开始堆积。你如何快速定位问题并优化系统？

小兰：（紧张地搓了搓手）额……首先，我会检查服务器的资源使用情况，看看 CPU、内存、网络 I/O 是否有瓶颈。然后，我会启用 APM 工具（比如 Prometheus 和 Grafana），查看慢查询和高延迟调用链。

面试官：不错，你提到的监控工具很实用。但具体到抢购场景，你觉得哪些模块可能是性能瓶颈？

小兰：（思考片刻）抢购场景中，分布式锁和库存扣减模块可能是性能瓶颈。分布式锁的竞争可能导致锁的获取速度变慢，而库存扣减的数据库操作也可能成为瓶颈。

面试官：很好，你已经定位到了问题的关键模块。那么，你打算如何优化？

小兰：（自信地）我们可以优化分布式锁的实现。比如，使用 Redis 的 Lua 脚本实现分布式锁，减少网络开销。另外，库存扣减可以改为使用乐观锁，通过版本号机制来减少数据库的写冲突。如果库存量较大，还可以考虑预扣减库存，将数据库操作提前到用户下单前。

面试官：你的优化思路非常全面。还有一个问题：如果分布式锁依然失效，导致库存数据不一致，你如何快速恢复库存？

小兰：（稍作思考）我们可以基于订单数据回滚库存。比如，统计所有成功的订单数量，然后批量更新库存表。为了防止重复扣减，可以给库存表加一个版本号字段，每次更新都检查版本号是否一致。

面试官：不错，你对分布式锁失效后的补救措施也有考虑。最后一个问题：如果高并发场景下，Redis 的分布式锁依然无法满足需求，你会考虑用什么替代方案？

小兰：（挠了挠头）额……可以用 ZooKeeper 的分布式锁，或者使用数据库的悲观锁。不过，这些方案的性能可能不如 Redis，我们需要权衡性能和一致性。

面试官：你的回答很全面，但还有提升空间。我们今天的面试就到这里，小兰，回去等通知吧。祝你好运！

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面试结束

小兰垂头丧气地走出面试室，心里想着刚才的几个关键问题。虽然她对基础知识点掌握得还不错，但在分布式锁失效和系统优化的复杂场景中，还是显得有些慌乱。

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答案解析

1. 红黑树的基础知识

• 性质：红黑树是一种自平衡二叉搜索树，节点有红黑两种颜色。主要性质包括：
  1. 每个节点要么是红色，要么是黑色。
  2. 根节点始终是黑色。
  3. 每个叶节点（空节点或 NULL 节点）都是黑色。
  4. 从一个节点到其子树中所有叶节点的路径，包含相同数量的黑色节点。
  5. 如果一个节点是红色，那么它的两个子节点都是黑色。
• 插入与删除：插入和删除操作通过旋转和重新着色来保持平衡。插入时，新节点默认为红色，然后根据父节点的颜色和兄弟节点的情况进行调整。删除时，可能会涉及到节点颜色的调整和结构调整。

2. 分布式锁失效场景

• 问题定位：
  • 分布式锁实现：使用 Redis 的 SETNX 命令搭配超时机制。
  • 失效原因：可能包括 Redis 节点挂了、网络超时、锁竞争异常或客户端实现问题。
• 解决方案：
  • 临时关闭接口：防止库存被继续误扣。
  • 检查 Redis 日志：定位问题原因。
  • 切换到备用节点或使用 Redis Cluster：提高高可用性。
  • 基于订单数据回滚库存：统计成功订单数量，批量更新库存表，使用版本号机制防止重复扣减。

3. 极限压测与系统优化

• 性能瓶颈：
  • 分布式锁：锁的竞争可能导致获取锁速度变慢。
  • 库存扣减：数据库操作可能成为瓶颈。
• 优化方案：
  • 分布式锁优化：使用 Redis 的 Lua 脚本减少网络开销。
  • 库存扣减优化：使用乐观锁或预扣减库存，减少数据库写冲突。
• 预备方案：
  • 如果 Redis 分布式锁无法满足需求，可以考虑使用 ZooKeeper 分布式锁或数据库的悲观锁。
• 库存恢复：基于订单数据回滚库存，使用版本号机制保证一致性。

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业务场景与技术点总结

1. 红黑树：适用于需要频繁插入、删除和搜索的场景，如数据库索引、缓存系统等。其自平衡特性保证了 O(log n) 的时间复杂度。
2. 分布式锁：在分布式系统中，分布式锁用于保证资源的互斥访问。Redis 是一种常见的实现方式，但需要考虑高可用性和性能优化。
3. 极限压测：高并发场景下，系统性能优化的关键在于定位瓶颈和设计高效的解决方案。常用的工具包括 APM（Prometheus、Grafana）、数据库优化（乐观锁、预扣减）、分布式锁优化（Redis Lua 脚本）等。
4. 库存一致性：分布式锁失效后，库存数据可能不一致，需要通过订单数据回滚库存，使用版本号机制保证一致性。

通过以上技术点的掌握，开发者可以在高并发和分布式场景下设计出更健壮、高效的系统。