0e46a367c4
Organized 50 interview questions into 12 categories: - 01-分布式系统 (9 files): 分布式事务, 分布式锁, 一致性哈希, CAP理论, etc. - 02-数据库 (2 files): MySQL索引优化, MyBatis核心原理 - 03-缓存 (5 files): Redis数据结构, 缓存问题, LRU算法, etc. - 04-消息队列 (1 file): RocketMQ/Kafka - 05-并发编程 (4 files): 线程池, 设计模式, 限流策略, etc. - 06-JVM (1 file): JVM和垃圾回收 - 07-系统设计 (8 files): 秒杀系统, 短链接, IM, Feed流, etc. - 08-算法与数据结构 (4 files): B+树, 红黑树, 跳表, 时间轮 - 09-网络与安全 (3 files): TCP/IP, 加密安全, 性能优化 - 10-中间件 (4 files): Spring Boot, Nacos, Dubbo, Nginx - 11-运维 (4 files): Kubernetes, CI/CD, Docker, 可观测性 - 12-面试技巧 (1 file): 面试技巧和职业规划 All files renamed to Chinese for better accessibility and organized into categorized folders for easier navigation. Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) via [Happy](https://happy.engineering) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> Co-Authored-By: Happy <yesreply@happy.engineering>
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10 KiB
Markdown
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# 分布式锁
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## 问题
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1. 什么是分布式锁？为什么需要分布式锁？
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2. 如何用 Redis 实现分布式锁？
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3. Redis 分布式锁有哪些坑？如何解决？
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4. Zookeeper 如何实现分布式锁？
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5. Redis 分布式锁和 Zookeeper 分布式锁的区别？
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6. Redisson 是如何实现分布式锁的？
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7. 在实际项目中如何使用分布式锁？
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## 标准答案
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### 1. 为什么需要分布式锁
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#### **场景**
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**单机锁（synchronized、ReentrantLock）**：
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```java
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@Service
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public class OrderService {
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private synchronized void createOrder(Order order) {
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// 单机环境下有效
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// 分布式环境下无效（不同 JVM）
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}
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}
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```
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**问题**：
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- 单机锁只对单个 JVM 有效
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- 分布式环境下，多个实例的锁互不排斥
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- 需要跨 JVM、跨机器的锁机制
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### 2. Redis 分布式锁
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#### **基本实现**
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```java
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public class RedisDistributedLock {
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private final StringRedisTemplate redisTemplate;
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// 加锁
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public boolean lock(String key, String value, long expireTime) {
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||
// SET key value NX PX expireTime
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Boolean success = redisTemplate.opsForValue()
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.setIfAbsent(key, value, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
|
||
|
||
return success != null && success;
|
||
}
|
||
|
||
// 释放锁
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||
public boolean unlock(String key, String value) {
|
||
// Lua 脚本：保证原子性
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String luaScript =
|
||
"if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
|
||
" return redis.call('del', KEYS[1]) " +
|
||
"else " +
|
||
" return 0 " +
|
||
"end";
|
||
|
||
DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
|
||
Long result = redisTemplate.execute(script, Collections.singletonList(key), value);
|
||
|
||
return result != null && result == 1;
|
||
}
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||
}
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```
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#### **使用示例**
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```java
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@Service
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public class OrderService {
|
||
|
||
@Autowired
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private RedisDistributedLock lock;
|
||
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||
public void createOrder(Order order) {
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||
String lockKey = "order:" + order.getProductId();
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String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
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|
||
try {
|
||
// 加锁（过期时间 30 秒）
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boolean locked = lock.lock(lockKey, lockValue, 30000);
|
||
|
||
if (!locked) {
|
||
throw new BusinessException("系统繁忙，请稍后再试");
|
||
}
|
||
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||
// 执行业务逻辑
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||
// 1. 查询库存
|
||
// 2. 扣减库存
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||
// 3. 创建订单
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||
} finally {
|
||
// 释放锁
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||
lock.unlock(lockKey, lockValue);
|
||
}
|
||
}
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||
}
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```
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### 3. Redis 分布式锁的坑
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#### **坑 1：锁超时问题**
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||
**场景**：
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```
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线程 A 获取锁（设置 30 秒过期）
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||
线程 A 执行业务（耗时 50 秒）
|
||
30 秒后，锁自动过期
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||
线程 B 获取锁
|
||
线程 A 执行完毕，释放锁（把线程 B 的锁释放了！）
|
||
```
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||
|
||
**解决方案：看门狗（Watchdog）**
|
||
|
||
**原理**：
|
||
- 启动后台线程
|
||
- 定期检查锁是否还存在
|
||
- 如果存在，续期（延长过期时间）
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||
|
||
**Redisson 实现**：
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||
```java
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RLock lock = redisson.getLock("myLock");
|
||
lock.lock(); // 自动续期（默认 30 秒）
|
||
|
||
try {
|
||
// 业务逻辑
|
||
} finally {
|
||
lock.unlock();
|
||
}
|
||
```
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||
---
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||
#### **坑 2：主从切换导致锁丢失**
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||
**场景**：
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```
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线程 A 在 Master 获取锁
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||
锁未同步到 Slave
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||
Master 宕机，Slave 升级为 Master
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||
线程 B 在新 Master 上获取锁（冲突！）
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```
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||
**解决方案：Redlock（Redis 分布式锁算法）**
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||
**原理**：
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- 向多个独立的 Redis 节点请求加锁
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||
- 大多数节点加锁成功才算成功
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```java
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// Redisson Redlock
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RLock lock1 = redisson1.getLock("myLock");
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||
RLock lock2 = redisson2.getLock("myLock");
|
||
RLock lock3 = redisson3.getLock("myLock");
|
||
|
||
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
|
||
|
||
try {
|
||
redLock.lock();
|
||
// 业务逻辑
|
||
} finally {
|
||
redLock.unlock();
|
||
}
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||
```
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||
#### **坑 3：释放锁时误删**
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||
**场景**：
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```
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线程 A 获取锁
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||
线程 A 执行时间过长，锁超时过期
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||
线程 B 获取锁
|
||
线程 A 执行完毕，释放锁（删除了线程 B 的锁！）
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||
```
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|
||
**解决方案：Lua 脚本 + 唯一标识**
|
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||
```lua
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||
-- Lua 脚本（原子操作）
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||
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
|
||
return redis.call('del', KEYS[1])
|
||
else
|
||
return 0
|
||
end
|
||
```
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||
**Java 实现**：
|
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```java
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public boolean unlock(String key, String value) {
|
||
String luaScript =
|
||
"if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
|
||
" return redis.call('del', KEYS[1]) " +
|
||
"else " +
|
||
" return 0 " +
|
||
"end";
|
||
|
||
DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
|
||
Long result = redisTemplate.execute(script, Collections.singletonList(key), value);
|
||
|
||
return result != null && result == 1;
|
||
}
|
||
```
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---
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### 4. Zookeeper 分布式锁
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#### **原理**
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利用 Zookeeper 的**临时顺序节点**：
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```
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/lock
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||
/lock/node-0000000001 (客户端 1)
|
||
/lock/node-0000000002 (客户端 2)
|
||
/lock/node-0000000003 (客户端 3)
|
||
```
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||
**流程**：
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||
1. 客户端创建临时顺序节点
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||
2. 获取所有子节点，判断自己是否是序号最小的
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3. 如果是最小节点，获取锁
|
||
4. 如果不是，监听前一个节点的删除事件
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|
||
---
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||
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||
#### **Curator 实现**
|
||
|
||
```java
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||
@Component
|
||
public class ZkDistributedLock {
|
||
|
||
private final InterProcessMutex lock;
|
||
|
||
public ZkDistributedLock(CuratorFramework curatorFramework) {
|
||
this.lock = new InterProcessMutex(curatorFramework, "/lock");
|
||
}
|
||
|
||
public void acquire() {
|
||
try {
|
||
lock.acquire();
|
||
} catch (Exception e) {
|
||
throw new RuntimeException("获取锁失败", e);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public void release() {
|
||
try {
|
||
lock.release();
|
||
} catch (Exception e) {
|
||
throw new RuntimeException("释放锁失败", e);
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
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||
**使用**：
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```java
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||
@Service
|
||
public class OrderService {
|
||
|
||
@Autowired
|
||
private ZkDistributedLock lock;
|
||
|
||
public void createOrder(Order order) {
|
||
try {
|
||
lock.acquire();
|
||
|
||
// 业务逻辑
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||
|
||
} finally {
|
||
lock.release();
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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||
```
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---
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### 5. Redis vs Zookeeper
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| 特性 | Redis | Zookeeper |
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|------|-------|-----------|
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| **性能** | 高（内存操作） | 低（磁盘 + ZAB 协议） |
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| **可靠性** | 中（可能丢锁） | 高（CP 一致性） |
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| **实现复杂度** | 简单 | 复杂 |
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| **获取锁方式** | 轮询 | Watcher 通知（事件驱动） |
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||
| **锁释放** | 超时自动释放 | 会话结束自动释放 |
|
||
| **适用场景** | 高并发、对一致性要求不高 | 严格一致性要求 |
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---
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### 6. Redisson 原理
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||
#### **看门狗（自动续期）**
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```java
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||
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
|
||
lock.lock(); // 默认 leaseTime = -1（启用看门狗）
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||
```
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||
|
||
**原理**：
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||
```
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||
1. 加锁成功，启动看门狗线程
|
||
2. 看门狗每 10 秒检查一次
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||
3. 如果锁还存在，续期 30 秒
|
||
4. 客户端宕机，会话结束，看门狗停止，锁自动过期
|
||
```
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||
---
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||
|
||
#### **公平锁**
|
||
|
||
```java
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||
RLock fairLock = redisson.getFairLock("myLock");
|
||
fairLock.lock();
|
||
```
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|
||
**原理**：
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||
- 加锁时，添加到队列尾部
|
||
- 按照请求顺序获取锁
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||
- 性能比非公平锁低
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---
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#### **读写锁**
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||
```java
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||
RReadWriteLock rwLock = redisson.getReadWriteLock("myLock");
|
||
rwLock.readLock().lock(); // 读锁（共享）
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||
rwLock.writeLock().lock(); // 写锁（独占）
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||
```
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---
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### 7. 实际项目应用
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#### **场景 1：秒杀系统**
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```java
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@Service
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||
public class SeckillService {
|
||
|
||
@Autowired
|
||
private RedissonClient redisson;
|
||
|
||
public void seckill(Long userId, Long productId) {
|
||
RLock lock = redisson.getLock("seckill:" + productId);
|
||
|
||
try {
|
||
// 尝试加锁（最多等待 3 秒，锁自动释放时间 10 秒）
|
||
boolean locked = lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);
|
||
|
||
if (!locked) {
|
||
throw new BusinessException("抢购人数过多，请稍后再试");
|
||
}
|
||
|
||
// 1. 查询库存
|
||
Integer stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock:" + productId);
|
||
if (stock == null || stock <= 0) {
|
||
throw new BusinessException("库存不足");
|
||
}
|
||
|
||
// 2. 扣减库存
|
||
redisTemplate.opsForValue().decrement("stock:" + productId);
|
||
|
||
// 3. 创建订单
|
||
createOrder(userId, productId);
|
||
|
||
} catch (InterruptedException e) {
|
||
Thread.currentThread().interrupt();
|
||
throw new BusinessException("系统异常");
|
||
} finally {
|
||
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
|
||
lock.unlock();
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
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||
|
||
#### **场景 2：定时任务分布式锁**
|
||
|
||
```java
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||
@Component
|
||
public class ScheduledTask {
|
||
|
||
@Autowired
|
||
private RedissonClient redisson;
|
||
|
||
@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?") // 每 5 分钟
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||
public void execute() {
|
||
RLock lock = redisson.getLock("scheduled-task");
|
||
|
||
try {
|
||
// 只有一个实例执行
|
||
boolean locked = lock.tryLock(0, 5, TimeUnit.MINUTES);
|
||
|
||
if (!locked) {
|
||
return; // 其他实例正在执行
|
||
}
|
||
|
||
// 执行任务
|
||
doTask();
|
||
|
||
} catch (InterruptedException e) {
|
||
Thread.currentThread().interrupt();
|
||
} finally {
|
||
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
|
||
lock.unlock();
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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---
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### 8. 阿里 P7 加分项
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**深度理解**：
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- 理解 CAP 理论在分布式锁中的体现
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- 理解 Redis 的 ZSet 实现延迟队列的原理
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- 理解 ZAB 协议和 ZK 的一致性保证
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**实战经验**：
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- 有处理分布式锁死锁的经验
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- 有分布式锁性能优化的经验
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||
- 有分布式锁监控的经验
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**架构能力**：
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- 能设计高可用的分布式锁方案
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||
- 能设计分布式锁的容灾方案
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||
- 能设计分布式锁的降级方案
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**技术选型**：
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||
- 了解 Redis、Zookeeper、Etcd 等多种分布式锁实现
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- 能根据业务特点选择合适的方案
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- 有自研分布式锁的经验
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