面试官:Redis分布式锁超时了,任务还没执行完怎么办?

简介: 今天主要分享的是面试中常见的redis的一些面试内容。如果你正好需要刚好可以帮你回顾一下,如果不需要可以收藏起来后面用到的时候翻出来回顾。

今天主要分享的是面试中常见的redis的一些面试内容。如果你正好需要刚好可以帮你回顾一下,如果不需要可以收藏起来后面用到的时候翻出来回顾。

一、背景

面试官:你们项目中有使用分布式锁么?

我:有使用。

面试官:你们使用分布式锁主要是为了干啥?

我:多节点并发访问同一份数据的时候,防止造成脏数据。

面试官:都有哪些方案实现分布式锁?你们用的是哪一种?

我:有基于zk的临时顺序节点的方案,有redis的setnx和指定expire超时时间的方案。

面试官:你们是用哪种方案呢?

我:用的是redis的一个封装组件Redisson。

面试官:你们redis是用的哪种集群模式?

我:用的是redis的cluster集群模式。

面试官:Redisson可以配置哪些模式?

我:单节点模式、cluster模式、哨兵模式

面试官:那分布式锁的锁超时时间是怎么配置的?

我:这个超时时间需要根据业务场景进行压测然后根据压测结果进行评估,在压测结果上进行稍微放大1~2倍。

面试官:那假如分布式锁设置的超时时间是2s,但是2s内还没执行完成,锁自动释放了,这种怎么处理呢?

我:这个,有点记不清了。

面试官:好的。你们redis cluster集群模式中,如果主挂了怎么办?

我:我们是三主三从的集群模式,如果半数以上主节点与故障主节点通信超过,认为当前该主节点挂掉,主下面的从就会变为主。如果主下面没有从,那么集群就会进入fail状态。从节点就是主节点的备份。

面试官:redis的持久化机制有几种,分别有什么优缺点?

我:redis的持久化分为:RDB和AOF,一种是快照,一种是追加。快照的话是一段时间进行数据的备份,追加是只要有指令执行,就记录记录指令信息。后面可以根据指令进行数据的恢复。

快照模式如果挂了的话很有可能在快照期间数据丢失了,优点是恢复数据比较快,镜像的话恢复会比较慢,优点是数据数据存的比较全,配置好持久化策略可以做到数据完全不丢失。

面试官:那你们是怎么用的?

我:我们是两种都用,定期备份数据。挂了之后方便快速恢复同时保证了数据的完整性。

真是打破砂锅问到底啊,兄弟集美们,夺命连环十八问。

不过一码归一码,还是让我回忆起很多知识。也顺带总结起来,下次遇到这块问题的时候也不至于啥都说不出来。

接下来,把Redisson在锁超时后业务还没执行完成的情况细聊下。

二、Redisson锁超时看门狗机制

Redisson的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离(Separation of Concern),从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

先上Github地址,中文文档,贼6。

Redisson中文文档 github.com/redisson/re…

接下来主要分析:如果锁已经超时了,但是线程还没执行完任务该如何处理?

可重入锁(Reentrant Lock)

基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLock Java对象实现了
java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
//最常见的使用方法
lock.lock();

大家都知道,如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后,而且这个锁正好处于锁住的状态时,这个锁会出现锁死的状态。

为了避免这种情况的发生,Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。

默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟,

也可以通过修改
Config.lockWatchdogTimeout 来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的方法提供了 leaseTime 的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁,最多等待100秒,上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
   try {
     ...
   } finally {
       lock.unlock();
   }
}

网络异常,图片无法展示
|

拓展:

Redisson同时还为分布式锁提供了异步执行的相关方法:

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
lock.lockAsync();
lock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = lock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

RLock对象完全符合Java的Lock规范。也就是说只有拥有锁的进程才能解锁,其他进程解锁则会抛出
IllegalMonitorStateException 错误。但是如果遇到需要其他进程也能解锁的情况,请使用分布式信号量 Semaphore 对象。

本文就是愿天堂没有BUG给大家分享的内容,大家有收获的话可以分享下,想学习更多的话可以到微信公众号里找我,我等你哦。

相关文章
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析:从过期删除、内存淘汰策略,到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题,深入原理与实战解决方案,助你轻松应对技术挑战,提升系统性能与稳定性。(238字)
|
7月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
5月前
|
存储 NoSQL 定位技术
Redis数据类型面试给分情况
Redis常见数据类型包括:string、hash、list、set、zset(有序集合)。此外还包含高级结构如bitmap、hyperloglog、geo。不同场景可选用合适类型,如库存用string,对象存hash,列表用list,去重场景用set,排行用zset,签到用bitmap,统计访问量用hyperloglog,地理位置用geo。
132 5
|
6月前
|
缓存 NoSQL Java
Java Redis 面试题集锦 常见高频面试题目及解析
本文总结了Redis在Java中的核心面试题,包括数据类型操作、单线程高性能原理、键过期策略及分布式锁实现等关键内容。通过Jedis代码示例展示了String、List等数据类型的操作方法,讲解了惰性删除和定期删除相结合的过期策略,并提供了Spring Boot配置Redis过期时间的方案。文章还探讨了缓存穿透、雪崩等问题解决方案,以及基于Redis的分布式锁实现,帮助开发者全面掌握Redis在Java应用中的实践要点。
371 6
|
8月前
|
存储 NoSQL Redis
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
|
11月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 面试题
Redis 基础面试题
262 1
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
12月前
|
消息中间件 NoSQL Java
面试官必问的分布式锁面试题,你答得上来吗?
本文介绍了分布式锁的概念、实现方式及其在项目中的应用。首先通过黄金圈法则分析了分布式锁的“为什么”、“怎么做”和“做什么”。接着详细讲解了使用 Redisson 和 SpringBoot + Lettuce 实现分布式锁的具体方法,包括代码示例和锁续期机制。最后解释了 Lua 脚本的作用及其在 Redis 中的应用,强调了 Lua 保证操作原子性的重要性。文中还提及了 Redis 命令组合执行时的非原子性问题,并提供了 Lua 脚本实现分布式锁的示例。 如果你对分布式锁感兴趣或有相关需求,欢迎关注+点赞,必回关!
479 2
|
存储 NoSQL Java
可能是最漂亮的Redis面试基础详解
我是南哥,相信对你通关面试、拿下Offer有所帮助。敲黑板:本文总结了Redis基础最常见的面试题!包含了Redis五大基本数据类型、Redis内存回收策略、Redis持久化等。相信大部分Redis初学者都会忽略掉一个重要的知识点,Redis其实是单线程模型。我们按直觉来看应该是多线程比单线程更快、处理能力更强才对,比如单线程一次只可以做一件事情,而多线程却可以同时做十件事情。但Redis却可以做到每秒万级别的处理能力,主要是基于以下原因:(1)Redis是基于内存操作的,Redis所有的数据库状态都保存在
166 7
可能是最漂亮的Redis面试基础详解
|
存储 NoSQL 算法
阿里面试:亿级 redis 排行榜,如何设计?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,针对近期读者在一线互联网企业面试中遇到的高频面试题进行系统化梳理,如使用ZSET排序统计、亿级用户排行榜设计等。文章详细介绍了Redis的四大统计(基数统计、二值统计、排序统计、聚合统计)原理和应用场景,重点讲解了Redis有序集合(Sorted Set)的使用方法和命令,以及如何设计社交点赞系统和游戏玩家排行榜。此外,还探讨了超高并发下Redis热key分治原理、亿级用户排行榜的范围分片设计、Redis Cluster集群持久化方式等内容。文章最后提供了大量面试真题和解决方案,帮助读者提升技术实力,顺利通过面试。