面试官问：讲讲分布式锁的实现与应用场景？

分布式锁的实现与应用场景解析
最新推荐文章于 2025-10-20 06:56:38 发布
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#Redis #数据库 #MySQL #分布式 #电商架构

面试中，Redis和分布式锁成为了焦点。Redis常用于缓存、订单列表等场景，解决缓存雪崩和穿透问题。分布式锁在电子商城提交订单等场景确保并发互斥，避免死锁。文章探讨了分布式锁的实现，包括基于Redis、ZooKeeper和MySQL的方式，并推荐了相关课程进行深入学习。

坐车2小时，面试5分钟。被面试官无情秒杀，问的一脸懵逼！这些问题我真答不上来啊~~

  • 谈谈Redis有哪些应用场景?
  • Redis为什么速度这么快?
  • 缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决?
  • 如何使用Redis完成订单列表场景?
  • MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的都是热点数据？
  • Redis相比memcached有哪些优势？
  • 假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来？

场景再现

在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。在分布式环境中，出于对性能以及一致性敏感度的要求，使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。

应用场景介绍：

电子商城提交订单
在这里插入图片描述

面试官问：讲讲分布式锁的实现与应用场景？
在提交订单过程中需要判断当前商品库存数量，库存数大于0时方可下单，成功下单后在当前库存数量的基础上减去当前下单数量，然后更新到数据库中。

分布式锁设计目标：

可以保证在分布式部署的应用集群中互斥性，即同一个方法在同一操作只能被一台机器上的一个线程执行。程序出现异常锁能自动释放，避免死锁，锁超时

具体实施：

Redis可谓是互联网重磅级杀手锏，Redis的很多应用神技却不为人知。通过上面的应用场景我给大家推荐腾讯课堂联合源码学院出的一个 2 分的课程《分布式解决方案与互联网通讯本质解析》，看分布式下分布式锁的三种实现方式及对比分析底层原理等。

核心技术：

  • 为什么要使用分布式锁
  • 分布式锁应该具备哪些条件<
最低0.47元/天 解锁文章
深入理解分布式技术 - 分布式锁的应用场景和主流方案
小工匠
01-31 2万+
文章目录案例 案例 秒杀、大促之类的活动，一个共同特点就是访问量激增，在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。 虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？ 下面提供一个解决方案： 分布式锁 我们都知道，在业务开发中，为了保证在多线程下处理共享数据的安全性，需要保证同一时刻只有一个线程能处理共享数据。 Java 语言给我们提供了线程锁，开放了处理锁机制的 API，比如 Synchronized、
京东面试：如何实现分布式锁？
m0_74931226的博客
11-11 206
我们总结一下，分布式锁是解决多个进程同时访问临界资源的常用方法，在分布式系统中非常普遍，常见的实现方式是基于数据库，基于 Redis。在同等服务器配置下，Redis 的性能是最好的，数据库最差。但是在面试时，你要分清楚面试官的考查点，并结合工作中的业务场景给出答案，面试官不侧重你是否能很快地给出结果，而是你思考的过程。对于分布式锁，你要从“解决可用性、死锁、脑裂”等问题为出发点来展开回答各分布式锁的实现方案的优缺点和适用场景。
通俗讲解分布式锁：场景和使用方法
Java知音
01-19 1925
点击关注公众号，实用技术文章及时了解前言对于锁大家肯定不会陌生，比如 synchronized 关键字 和 ReentrantLock 可重入锁，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发...
Redis（72）Redis分布式锁的常见使用场景有哪些？
最新发布
qq_43012298的博客
10-20 553
Redis分布式锁应用场景及代码示例 摘要：Redis分布式锁广泛应用于资源竞争控制、定时任务调度、库存扣减等场景。本文展示了三种典型实现：1)文件写入锁防止资源竞争；2)定时任务调度锁确保单节点执行；3)电商库存扣减锁保障原子性。每个示例都包含完整的Java代码实现，采用SETNX+过期时间方案，并附有Lua脚本保证锁释放的原子性。代码结构清晰，包含锁获取、释放和业务逻辑处理，可直接应用于实际分布式系统开发。
java 分布式锁有哪些应用场景
BY110919980728的博客
07-29 1060
各个科研实验室资料、项目没有聚集归档，数据均分散存储在互联网上，不利于内部成员的知识管理和交流教师历来课程、作业没有被很好的归档利用，每新学期都需要重新整理和分享，不利于教学工作的高效开展学生与学生、学生与课程、学生与实验室之间，难以进行资料、经验共享，不利于跨年级交流、跨学科交流。不忘初心，砥砺前行，这次，让我们陪伴着同学一起前行！总之，Java 分布式锁有广泛的应用场景，尤其是在分布式系统中，通过精细的设计和应用，能够充分发挥分布式锁的优越性，提高系统的并发性和性能，保证系统的数据一致性和可靠性。
分布式锁的使用场景是什么？有哪些实现方案？
码农跟牛马有什么区别
09-07 624
分布式锁的使用场景是什么？有哪些实现方案？
什么是分布式锁及分布式锁应用场景
一名80后IT人的成长记录，记录自己在工作、学习中的点点滴滴，在成长的喜悦与忧心的故事里，铭记反脆弱的勇气。
06-12 1552
分布式锁是分布式系统中控制多进程访问共享资源的关键机制，确保同一时间只有一个进程能执行特定操作。它具有互斥性、安全性、容错性等核心特性，主要应用于高并发资源控制、任务调度防重复、缓存更新和分布式事务协调等场景。常见实现方法包括基于数据库、Redis缓存、ZooKeeper和etcd等，各有优缺点。典型问题如死锁、误解锁等可通过设置过期时间、唯一ID验证等解决。选型需权衡性能与一致性：Redis适合性能优先场景，ZooKeeper适合强一致性需求，数据库方案适用于简单系统。合理选择并处理好锁问题，才能保证系统
【分布式】手把手带你搞定，JVM本地锁， MySql 悲观锁与乐观锁，redisson分布式锁，zookeeper分布式锁及应用
qq_50446805的博客
07-31 1713
这个时候已经进入了判断内部了，所以会执行删除锁，但是这个时候因为锁恰好失效，所以其他请求就占有锁，那么自己在删除锁的时候，其实删除的是别人的锁，这样在极端的情况下其实也会出问题的。举个例子：我们这的艾鹿薇奢侈品，由于疫情，是不让所有人全进去店里购买的，必须没人排队发放一张卡，有了这张卡才能进店里购买，并且只能进一个人（或一个家庭），直达出来，才能放后面的进入，也就是每次都是一个个的进去，这么这个一张卡其实就是令牌的理念，也就是分布锁了。如果抢到了锁，后续其他的请求只能等待释放，释放了以后再次争抢锁。
面试官问对分布式锁进行高并发优化，这样答，成功斩获大厂 offer
m0_74931226的博客
12-10 249
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁，分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢？看完这篇文章，你是否对分布式有了一个大致的了解呢？希望简单的解说能够帮助到大家！由于篇幅有限，笔记内容无法全部写出，《分布式核心原理解析》笔记的全部内容已整理成文档，需要获取的小伙伴可以直接转发+关注后私信（学习）即可获取哦。
面试必备：聊聊分布式锁的多种实现！
m0_67322837的博客
06-24 203
今天跟大家探讨一下分布式锁的设计与实现。希望对大家有帮助，如果有不正确的地方，欢迎指出，一起学习，一起进步哈~分布式锁概述数据库分布式锁Redis分布式锁Zookeeper分布式锁三种分布式锁对比我们的系统都是分布式部署的，日常开发中，秒杀下单、抢购商品等等业务场景，为了防⽌库存超卖，都需要用到分布式锁。业界流行的分布式锁实现，一般有这3种方式：基于数据库实现的分布式锁基于Redis实现的分布式锁基于Zookeeper实现的分布式锁可以使用来实现分布式锁。我们自己的项目，分布式定时任务，就使用类似的实现方案
java分布式锁的场景和使用方法
chengxuyuanlaow的博客
10-28 949
对于锁大家肯定不会陌生，比如 synchronized 关键字 和 ReentrantLock 可重入锁，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。但是随着业务的发展，分布式的概念逐渐出现在我们系统中，我们在开发的过程中经常需要进行多个系统之间的交互，于是上面的加锁方法就会失去作用。于是在分布式锁就自然而然的诞生了，接下来我们来聊一聊分布式锁实现的几种方式。
分布式锁使用场景以及实现方式
Anakki的博客
07-03 1718
的意思是，配菜，炒菜，传菜上桌的工作都串行的放在同一个队列里（这里同等于微服务调用中，将同一个竞态资源的操作交给同一台服务器同一个线程操作。），交给同一个线程去处理所有的操作。时，顾客的点了一盘菜，切菜员切好了菜，交给另外的线程处理，另外的线程去争抢这些菜，争抢到的线程炒这盘菜，炒好后，又给其他线程，其他线程再来抢夺这盘菜，将它端上桌，这里面涉及多个锁的释放和加锁，线程的上下文切换。1.Redis主从采用异步复制，如果主宕机，切换到从后，会导致部分锁的数据丢失，多个进程或得到同一把锁。
分布式锁使用场景和可实现方式
孤独的灵魂的博客
08-12 357
我司使用了六年的分布式锁 导读：不管是在单体应用时代还是分布式应用时代，一些保障我们数据安全的手段从来都未过时，只是底层实现发生了一些变化，今天我就来分享一下我司使用了六年的分布式锁方案，希望对一些同学有一些帮助。 关键词：分布式，并发，原子性 前言 提到数据一致性、操作原子性，诸如此类的一些与并发有关的词汇时不知道你第一时间会联想到什么呢？我相信大多数人可能会想到“锁”，为什么是锁呢，这个我不多说，大家心里应该都明白。在单体应用时代，我们使用jvm提供的锁就可以很好的工作，但是到了分布式应用时代，
【分布式】分布式锁的业务应用场景
qq_39666711的博客
07-24 1940
例如，在更新缓存中的数据时，先加锁，更新完成后再释放锁，确保同一时间只有一个服务实例能够修改缓存数据。在看代码过程中发现，下单这块代码可能会出现问题，这可是分布式部署的，如果多个用户同时购买同一个商品，就可能导致商品出现 库存超卖 (数据不一致) 现象，对于这种情况代码中并没有做任何控制。小T下面的一位兄弟正在压测，发现个小问题，因为在终端设备上跟鹅厂有紧密合作，调用他们的接口时需要获取到access_token，但是这个access_token过期时间是2小时，过期后需要重新获取。
分布式锁应用场景/实现方案
EverWHL的专栏
03-24 7254
分布式锁应用场景/实现方案
开发中什么场景使用分布式锁
qq_34486648的博客
03-22 2437
在分布式事务中，需要保证不同节点对共享资源的访问是互斥的，否则可能会导致数据不一致的问题，此时可以使用分布式锁来保证在事务执行过程中，各个节点之间对共享资源的访问是互斥的。需要注意的是，分布式锁是一种非常重要的机制，但同时也会带来一定的性能开销和复杂度，因此在使用分布式锁时需要权衡系统的性能和可维护性，以及使用分布式锁所带来的成本和风险。在分布式缓存中，需要保证各个节点对缓存的访问是互斥的，否则可能会导致缓存中的数据不一致，此时可以使用分布式锁来保证各个节点对缓存的访问是互斥的。
分布式锁常见使用场景与问题解决办法
怀揣梦想，一颗执着于技术的心从未磨灭，内心住着一颗顽强的小强时刻提醒自己层层突破自我，同时也成就他人
03-22 589
1、Redis的分布式锁，如setnx key value ex 10s，常见使用Redisson框架。1、加锁，没有释放锁。需要加释放锁的操作，比如delete key。2、加锁后，程序还没有执行释放锁，程序挂了。需要用key的过期机制。1、系统是一个分布式系统，集群部署，Java的锁已经锁不住了。3、基于数据库，比如MySQL。2、操作共享资源，比如库里唯一的用户数据。3、同步访问，即多个进程同时操作共享资源。2、基于Zookeeper。一、常见的分布式锁使用场景。二、分布式锁解决方案。
分布式锁的应用场景_redis使用场景与可重入分布式锁介绍（干货）
weixin_39545310的博客
12-10 1699
1、为什么使用解决应用服务器的cpu和内存压力减少io的读操作，减轻io的压力关系型数据库的扩展性不强，难以改变表结构2、适用场景：数据高并发的读写海量数据的读写对扩展性要求高的数据不适场景：需要事务支持(非关系型数据库)基于sql结构化查询储存，关系复杂3：使用redis理由：完全基于内存所以速度很快，网络层使用epoll解决高并发问题，单线程模型避免了不必要的上下文切换及竞争条件； 注意：单线...
面试官问你什么事rabbitmq你应该怎么讲
07-11
### 什么是 RabbitMQ？ RabbitMQ 是一个开源的消息队列系统，用于在分布式系统或微服务架构中实现消息的异步传输和解耦。它基于 AMQP（高级消息队列协议）标准实现，提供了可靠的消息传递服务，并支持多种消息协议[^2]。作为一个消息中间件，RabbitMQ 允许应用程序通过发送和接收消息进行通信，而无需直接相互依赖，从而提高了系统的可扩展性、弹性和解耦性[^2]。 RabbitMQ 的核心功能包括： - **消息路由**：通过交换机（Exchanges）对消息进行路由，支持多种路由模式，如直连（Direct）、扇形（Fanout）、主题（Topic）和首部（Headers），以适应不同的消息传递需求。 - **队列**：消息被发布到交换机后，根据路由规则被推送到一个或多个队列中。队列是消息的容器，可以被一个或多个消费者订阅并处理。 - **持久化和可靠性**：支持消息的持久化存储，确保在服务器重启后消息不会丢失。同时，提供了消息确认机制来确保消息从发送到接收的每一步都得到确认，增强了消息传递的可靠性。 - **集群与高可用**：RabbitMQ 支持集群部署，通过镜像队列等机制实现高可用性，即使集群中的某个节点发生故障，也不会影响整个消息系统的正常运行[^1]。 - **多种语言客户端**：提供了多种编程语言的客户端库，如 Java、Python、Ruby、.NET 等，方便不同技术栈的应用集成[^2]。 - **管理界面**：包含一个用户友好的 Web 管理界面，用于监控队列、交换机、绑定、消息等的状态，以及进行基础的管理和配置工作[^2]。 以下是一个使用 `pika` 库连接 RabbitMQ 并发送消息的简单示例： ```python import pika # 创建连接参数对象 parameters = pika.ConnectionParameters('localhost') # 建立与 RabbitMQ 服务器的连接 connection = pika.BlockingConnection(parameters) channel = connection.channel() # 声明一个名为 'hello' 的队列 channel.queue_declare(queue='hello') # 发送一条消息到 'hello' 队列 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") # 关闭连接 connection.close() ``` 这段代码展示了如何使用 Python 的 `pika` 库连接本地运行的 RabbitMQ 服务，并发送一条简单的消息到名为 `hello` 的队列中。 ### RabbitMQ 的用途 RabbitMQ 主要用于解决分布式系统中的异步通信问题，例如任务队列、事件驱动架构、日志收集、服务间通信等场景。通过引入 RabbitMQ，系统之间的耦合度降低，提高了整体的可扩展性和容错能力。它可以有效地处理高并发场景下的消息积压问题，并通过消息确认机制确保消息的可靠投递[^2]。 此外，RabbitMQ 还支持多种拓扑结构的消息路由方式，使得开发者可以根据业务需求灵活设计消息流。例如，在需要广播消息的场景下可以使用 Fanout 类型的交换器；在需要精确匹配的场景下可以使用 Direct 类型的交换器；在需要模糊匹配的场景下可以使用 Topic 类型的交换器[^2]。 ### 相关应用场景 - **订单处理系统**：在电商系统中，订单创建后可以通过 RabbitMQ 异步通知库存系统、支付系统、物流系统等，避免阻塞主线程。 - **日志收集系统**：各个服务将日志信息发送到 RabbitMQ 中，由专门的日志处理服务统一消费并写入日志数据库。 - **异步任务执行**：例如文件上传后触发图像处理任务，通过 RabbitMQ 将任务放入队列，由后台 worker 异步处理。 ### 示例：使用 RabbitMQ 实现订单异步处理 ```python import pika def publish_order(order_id): # 连接到 RabbitMQ 服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明一个名为 'order_queue' 的队列 channel.queue_declare(queue='order_queue') # 发送订单 ID 到队列中 channel.basic_publish( exchange='', routing_key='order_queue', body=order_id ) print(f" [x] Sent order: {order_id}") # 关闭连接 connection.close() # 模拟订单生成 publish_order("ORDER_001") ``` ```python import pika import time def process_order(ch, method, properties, body): print(f" [x] Received order: {body.decode()}") time.sleep(5) # 模拟耗时操作 print(" [x] Order processed") ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) # 连接到 RabbitMQ 服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明一个名为 'order_queue' 的队列 channel.queue_declare(queue='order_queue') # 设置消费者预取数量为 1 channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 订阅队列并设置回调函数 channel.basic_consume( queue='order_queue', on_message_callback=process_order ) print(' [*] Waiting for orders. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming() ``` 这个示例展示了生产者如何将订单信息发送到 RabbitMQ 队列中，消费者则异步地从队列中取出订单并进行处理。
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