高并发面试题：秒杀Redis分段锁，如何设计？

音视频开发老舅 09-14 616

前言：

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秒杀，是一个非常常见的高并发面试题，很多面试官也非常熟悉，上来就让面试者设计一个秒杀系统。

一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、shein 希音、百度、网易的面试资格，遇到很多很重要的面试题：

分布式锁，如何实现高并发？

如何才能回答得很漂亮，才能让面试官刮目相看、口水直流。

问题场景：热点库存扣减问题

秒杀场景，有一个难度的问题：热点库存扣减问题。

既要保证不发生超卖又要保证高并发

如何解决这个高难度的问题呢？答案就是使用redis 分段锁。

首先说说什么是分布式锁，普通分布式锁的不足

比如说在一个分布式系统中，存在客户端多个用户，同时通过多个业务微服务，发起一个数据修改。

如果没有分布式锁机制保证，在那多台机器上的多个服务可能进行并发修改操作，导致数据修改的不一致，出现脏读脏写，这就会造成问题。

而分布式锁机制就是为了解决类似这类问题，保证多个服务之间互斥的访问共享资源，如果一个服务抢占了分布式锁，其他服务没获取到锁，就不进行后续操作。

上图中，客户端1的服务抢占了分布式锁，可以去扣减库存。

其他服务没获取到分布式锁，就不进行后续操作。

什么是分布式锁？当在分布式模型下，数据只有一份（或有限制），此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。用一个状态值表示锁，对锁的占用和释放通过状态值来标识。

分布式锁的条件：

互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。具有容错性。只要大部分的 Redis 节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。普通的分布式锁的如何实现？

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分布式锁的实现由很多种，文件锁、数据库、redis等等，比较多；分布式锁常见的多种实现方式：

数据库悲观锁、数据库乐观锁；基于Redis的分布式锁；基于ZooKeeper的分布式锁。

在实践中，还是redis做分布式锁性能会高一些

普通分布式锁的性能问题

分布式锁一旦加了之后，对同一个商品的下单请求，会导致所有下单操作，都必须对同一个商品key加分布式锁。

假设某个场景，一个商品1分钟6000订单，每秒的 600个下单操作，

假设加锁之后，释放锁之前，查库存 -> 创建订单 -> 扣减库存，每个IO操作100ms，大概300毫秒。

具体如下图：

可以再进行一下优化，将创建订单 + 扣减库存并发执行，将两个100ms 减少为一个100ms，这既是空间换时间的思想，大概200毫秒。

将创建订单 + 扣减库存批量执行，减少一次IO，也是大概200毫秒。也就是单个商品而言，只有 5 QPS.

假设一个商品sku的数量是10000,10秒内秒杀完，也就是单个商品而言，需要单商品 100 QPS，如何应对一个商品的 100qps秒杀。