终面倒计时3分钟：候选人用`asyncio`优化`aiohttp`请求，P9考官追问分布式锁实现

场景设定

在终面的最后3分钟，候选人小明正在接受P9考官的追问。面试官对小明的前期表现表示满意，但希望他在分布式锁的实现上给出更加深入的思考。小明需要结合asyncio和aiohttp的优化经验，提出一个基于Redis的分布式锁解决方案。

终面对话

第一轮：优化`aiohttp`的高并发爬虫

面试官：小明，你刚刚展示了如何通过asyncio和aiohttp优化高并发爬虫的请求队列管理，减少延迟并提升资源利用率。你提到引入了并发控制机制，能再详细说说吗？

小明：好的！首先，我用asyncio重构了爬虫的请求逻辑，通过async def定义异步函数，并使用aiohttp的ClientSession来管理会话。为了优化并发，我使用了asyncio.Semaphore来限制同时发起的请求数量，避免资源耗尽。比如：

import aiohttp
import asyncio
from asyncio import Semaphore

async def fetch_url(session, url, sem):
    async with sem:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main(urls):
    sem = Semaphore(100)  # 限制并发请求数量
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url(session, url, sem) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

这样可以确保每次最多只有100个请求在同时运行，避免服务器过载或资源占用过高。

第二轮：分布式锁的实现

面试官：非常好！现在假设我们要将这个爬虫部署到分布式环境中，运行多个爬虫实例。如何保证多个实例不会重复请求相同的URL？你提到可以使用Redis实现分布式锁，能详细阐述一下吗？

小明：明白了！在分布式环境中，我们需要确保不同实例之间不会重复请求同一个URL。可以使用Redis的SETNX命令来实现分布式锁。SETNX是“SET if Not eXists”的缩写，它可以在键不存在时设置值，并返回布尔值表示操作是否成功。

具体实现步骤如下：

为每个URL生成唯一的锁键：比如，我们可以使用URL本身或者其哈希值作为锁的键，例如：
```
lock_key = f"lock:{url}"
```

尝试获取分布式锁：使用Redis的SETNX命令尝试为该锁键设置值（可以是当前时间戳或一个唯一标识）。如果返回True，表示成功获取锁；如果返回False，表示锁已经被其他实例占用。

import asyncio
import aioredis

async def acquire_lock(redis, lock_key, timeout=10):
    lock_value = f"lock:{id(asyncio.current_task())}"  # 唯一标识
    try:
        # 尝试获取锁
        result = await redis.set(lock_key, lock_value, nx=True, ex=timeout)
        if result:
            return True
        else:
            return False
    except Exception as e:
        print(f"Error acquiring lock: {e}")
        return False

释放分布式锁：当任务完成后，释放锁时需要使用CAS（Compare And Set）操作，以确保只释放当前实例持有的锁。

async def release_lock(redis, lock_key, lock_value):
    try:
        # 使用Lua脚本确保锁的原子性释放
        script = """
            if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
                return redis.call("del", KEYS[1])
            else
                return 0
            end
        """
        return await redis.eval(script, [lock_key], [lock_value])
    except Exception as e:
        print(f"Error releasing lock: {e}")
        return False

完整示例：将分布式锁与爬虫逻辑结合，确保每个URL只被一个实例处理：

async def fetch_url_with_lock(redis, session, url, sem):
    lock_key = f"lock:{url}"
    if await acquire_lock(redis, lock_key):
        try:
            async with sem:
                async with session.get(url) as response:
                    return await response.text()
        finally:
            await release_lock(redis, lock_key, f"lock:{id(asyncio.current_task())}")
    else:
        print(f"URL {url} is being processed by another instance.")
        return None

async def main(urls):
    redis = await aioredis.from_url("redis://localhost")
    sem = Semaphore(100)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url_with_lock(redis, session, url, sem) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        await redis.close()
    return results

第三轮：总结与扩展

面试官：你这个方案听起来很完整，但分布式锁在高并发场景下可能会遇到哪些问题？如何优化？

小明：您提的这个问题非常关键！分布式锁在高并发场景下确实存在一些挑战：

争抢锁的开销：多个实例同时尝试获取锁时，SETNX操作可能会产生竞争，导致性能下降。可以通过增加锁的超时时间或使用锁的重入机制来缓解。
锁的持有时间过长：如果某个实例在处理任务时异常退出，锁可能无法释放，导致死锁。可以结合Redis的过期时间（EXPIRE）来避免这种情况。
网络延迟：如果Redis节点的网络延迟较大，锁的获取和释放操作可能会成为瓶颈。可以考虑使用本地缓存或分布式锁的缓存机制来减少对Redis的直接访问。
分布式一致性：如果Redis本身是分布式部署的，需要确保锁的操作是强一致性的，可以通过Redis Cluster或Redis Sentinel来保证高可用性。

面试结束

面试官：小明，你的回答非常全面，不仅展示了对asyncio和aiohttp的理解，还在分布式锁的设计上给出了清晰的解决方案。你对高并发和分布式场景的思考很到位，继续保持这种解决问题的能力！

小明：谢谢您的肯定！我会继续深入学习这些技术，争取在实际项目中更好地应用。祝您工作顺利！

（面试官微笑着点头，结束面试）