这位面试者有着5年的分布式锁开发经验，深入理解分布式锁的基本原理和应用场景。他曾在项目中使用基于Zookeeper实现的分布式锁，并在实际应用中掌握了k8s API实现分布式锁的方法。他还具有对乐观锁和分布式锁中选主逻辑的理解，能够在不同场景下应用分布式锁，确保数据的一致性和系统的稳定性。
岗位： 分布式锁（选主原理）开发工程师 从业年限： 5年
简介： 拥有5年经验的分布式锁开发工程师，熟悉基于Zookeeper实现的分布式锁，擅长解决分布式系统中的数据一致性问题，能够为业务提供稳定的分布式锁解决方案。
问题1：请简要介绍一下分布式锁（选主原理）的工作原理？
考察目标：帮助面试者理解分布式锁的基本原理和应用场景。
回答： 在我之前的一个项目中，我们使用了分布式锁来确保多个服务之间的同步。具体来说，我们采用了基于Zookeeper实现的分布式锁。Zookeeper是一个开源的分布式协调框架，它可以用来实现分布式锁、配置中心、缓存等等功能。
当我们需要使用分布式锁时，我们会先向Zookeeper发送一个Watcher请求，查询该资源的所有权情况。假设当前拥有该资源的服务已经处于失效状态，那么Zookeeper会将该资源的所有权转移到另一个服务。这样就能够保证在多个服务之间同步访问该资源，避免数据不一致的问题。
接下来，当一个服务成功获取到某个资源后，它会向Zookeeper发送一个更新请求，将该资源的所有权标记为自己。同时，如果该服务在一段时间内没有再次发送更新请求，那么Zookeeper会认为该服务已经失效，重新将其所有权转移到另一个服务。
举个例子，在我们的项目中，有一个排行榜系统，多个服务需要协同工作以更新排名。在使用分布式锁的情况下，我们可以确保每个服务在更新排名时都能够按照一定的规则进行排序，避免了多个服务同时修改同一个排名，从而导致数据不一致的问题。
问题2：如何利用k8s API实现分布式锁？
考察目标：测试面试者在实际应用中的编程能力和对技术细节的理解。
回答：
问题3：请解释一下什么是乐观锁，它的实现原理是什么？
考察目标：考察面试者对乐观锁的理解和掌握程度。
回答： 作为一名分布式锁开发工程师，我深入了解乐观锁的概念、原理以及在分布式系统中的应用。乐观锁是一种在数据竞争的场景下使用的并发控制方法，它通过在数据结构中添加一个版本号来解决数据冲突的问题。
当我们需要多个节点同时访问同一个资源时，乐观锁会让节点先检查资源的版本号是否发生了变化。如果发生变化，就意味着资源已被其他节点修改，当前节点需要重新获取资源。而如果未发生变化，就表示资源未被其他节点修改，当前节点可以继续访问资源。
举个例子，假设有一个电商网站，多个用户可以同时浏览同一款商品。为了保证商品库存充足，我们可以采用乐观锁来控制用户对商品的访问。当一个用户请求购买商品时，系统会先查询该商品的版本号。如果版本号未发生变化，说明商品未被其他用户修改，系统允许用户购买。而如果版本号发生变化，说明商品已被其他用户修改过，系统会拒绝用户的购买请求，让用户等待下一次尝试。
通过使用乐观锁，我们可以在不引入悲观锁的情况下保证数据的一致性，从而避免数据冲突带来的问题。在实际工作中，我可以运用这种方法来设计和优化系统中的并发控制策略，确保系统的稳定性和可靠性。
问题4：当多个节点争夺领导地位时，如何保证选主逻辑的正确性？
考察目标：考察面试者对分布式锁中选主逻辑的理解和分析能力。
回答： 在处理多个节点争夺领导地位的问题时，我们采用了一种基于分布式锁的选主原理。 nodes会发送申请消息告诉 other nodes 自己要争夺领导地位。 then，other nodes 会进行投票，选出获得多数投票的 node 作为领导者。
为了确保选主逻辑的正确性，我们引入了重复抑制机制。当一个 node 已成为领导者，它会向其他 node 发送确认消息，告诉它们自己已获得领导地位。如果其他 node 收到此消息，则会放弃争夺领导地位。这 way，即使有其他 node 发送了申请消息，也不会影响已成为领导者的节点的选举结果。
有一次，在我们的系统中遇到了两个节点 A 和 B，它们都想要成为领导者。节点 A 先向节点 B 发送了一个申请消息，告诉它自己要争夺领导地位。节点 B 收到了这个消息后，进行了投票，并选出了节点 A 作为领导者。接着，节点 A 向其他节点发送了确认消息，告诉它们自己已经获得了领导地位。其他节点收到这个消息后，就不再争夺领导地位。最后，节点 A 成功成为了领导者。
通过引入重复抑制机制，我们确保了选主逻辑的正确性，即使在有冲突的情况下也能保证系统的稳定运行。
问题5：请举例说明分布式锁在不同场景下的应用示例，并简述其作用。
考察目标：帮助面试者了解分布式锁在不同场景下的实际应用，以及其对业务的价值。
回答： 分布式锁在不同场景下有很多应用。首先，在多个服务需要同时访问同一资源时，我们可以使用分布式锁来确保资源的互斥访问。举个例子，当一个用户同时尝试登录和修改密码时，我们可以通过分布式锁来防止两个操作同时执行，避免数据不一致的问题。
其次，在分布式系统中需要实现数据一致性的场景，我们也可以使用分布式锁。比如，当多个节点需要同时更新某个数据时，我们可以通过分布式锁来保证每次只有一个节点进行更新，避免了数据冲突和丢失。
再者，在高并发访问的场景下，我们可以使用分布式锁来控制对资源的访问频率。举个例子，当一个API接口受到大量请求时，我们可以通过分布式锁来限制每个用户的请求数量，避免对系统造成过大压力。
此外，当需要在多个节点间实现数据同步时，我们可以使用分布式锁。比如，当一份数据需要同时在多个节点上进行处理时，我们可以通过分布式锁来保证数据的顺序一致性。
最后，在Kubernetes中，我们可以使用分布式锁来实现分布式服务的协调。比如，当多个Pod需要竞争访问同一个存储资源时，我们可以使用分布式锁来保证资源的互斥访问。
点评： 该面试者在回答问题时表现出了对分布式锁的深入理解和实践经验，能够结合具体案例详细阐述分布式锁的工作原理和应用场景，展现了其专业素养和技术实力。在回答问题时，面试者还能够针对不同场景的具体需求，提出合理的解决方案，显示出其在实际工作中的灵活应变能力和解决问题的能力。总体来说，这是一次非常出色的面试表现，有很大的可能通过本次面试。
