一个有趣的面试题

只与明月听2025-12-09 9:55
前言

周五正在摸鱼刷v站，突然看到一个帖子，里面有几个面试题，其中有一个觉得蛮有意思的，刚好正在学习FastAPI，就扩展下。

面试题：三个窗口同时卖100张票，卖完窗口关闭，分别统计三个窗口的卖票时间和数量，不能超卖。

这个题肯定是多线程，但是作为一个前端开发，其实还是非常懵逼的，一点思路都没有，靠着同事以前给讲解的后端知识，可能觉得要加锁，但是怎么加，毫无思路，问了下gpt，发现有好几个种解决方法，要根据业务量来设计不同的解决方案：小规模可以使用线程锁，中等规模需要用到数据库锁，规模较大的话，就需要用到消息队列或者redis原子操作。

接下来根据上面的解决方案挨个介绍下：

多线程锁

Python 是一个支持多线程的语言，但由于全局解释器锁(GIL)的存在，它的多线程有一些特殊性。Python虽然提供了多线程的API，但是Python标准解释器CPython中，同一时刻只能有一个线程在执行Python代码，但是只是限制CPU密集型任务，比如在一些大量的计算、图像、视频处理和深度学习计算，这种场景下，只能一个线程占着GIL，但是在密集IO操作，比如网络IO、文件IO、数据路IO就非常适合多线程操作了，因为在IO 阻塞期间，GIL会自动释放让其它线程可以继续执行

Python开启多线程也比较简单，有常见的两种方式： threading 模块和 ThreadPoolExecutor 线程池，接下来分别介绍下：

css 复制代码 
import threading as th
import time
​
​
def worker(name):
    print(f"{name} start")
    time.sleep(1)
    print(f"{name} end")
​
​
t1 = th.Thread(target=worker, args=("Thread-1",))
t2 = th.Thread(target=worker, args=("Thread-2",))
​
t1.start()
t2.start()
​
t1.join()
t2.join()
​
print("All threads done")
#输出
Thread-1 start
Thread-2 start
Thread-2 end
Thread-1 end
All threads done

这个例子就是通过threading 创建了两个线程，还是比较繁琐的，需要手动维护线程数量，而且没有办法去复用线程

ThreadPoolExecutor 是官方为解决线程管理复杂，性能低的问题而提供的高级API。

改写下上面的例子：

python 复制代码 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time
​
​
def worker(name):
    print(f"{name} start")
    time.sleep(1)
    print(f"{name} end")
    return name
​
if __name__ == "__main__":
    names = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, n) for n in names]
        for future in as_completed(futures):
            _ = future.result()
    print("All threads done")
#输出
Thread-1 start
Thread-2 start
Thread-3 start
Thread-2 end
Thread-1 end
Thread-3 end
All threads done

其中max_workers=3表明最多三个线程并行，executor.submit(worker, n)就是将任务提交到线程池的队列中，等待worker线程来执行。as_completed生成器按照任务实力完成顺序逐个返回已完成的futures对象，

_ = future.result()阻塞调用，获取已完成任务的结果，而-算是一种Python约定，用下划线表示忽略这个变量，只关心任务完成的结果，不存储结果。

前置知识已经了解的差不多了，回到面试题，三个窗口并发卖票一百张，卖完就停止，统计数量和耗时，严格不超卖。然后在并发中，多个线程就需要同时去检查与修改共享库存，将检查并减库存作为一个不可分割的原子操作，用互斥锁保护，确保同一时刻只有一个线程可以执行这段代码，

看下下面的代码：

python 复制代码 
import threading
import time
from typing import Dict, List
​
TOTAL_TICKETS = 100
SALE_DELAY_SEC = 0.01  # 每次卖票的模拟耗时
​
class TicketCounter:
    def __init__(self, total: int):
        self.total = total
        self.sold = 0
        self.lock = threading.Lock()
​
    def try_sell_one(self) -> bool:
        """尝试卖一张票，保证不超卖。成功返回 True，失败返回 False。"""
        with self.lock:
            if self.sold < self.total:
                self.sold += 1
                return True
            return False
​
​
def window_worker(name: str, counter: TicketCounter, stats: Dict[str, Dict[str, float]]):
    start = time.perf_counter()
    sold_count = 0
    while True:
        if not counter.try_sell_one():
            break
        sold_count += 1
        time.sleep(SALE_DELAY_SEC)
    end = time.perf_counter()
    stats[name] = {
        "sold": sold_count,
        "seconds": round(end - start, 4),
    }
​
​
def main():
    counter = TicketCounter(TOTAL_TICKETS)
    stats: Dict[str, Dict[str, float]] = {}
​
    windows = [f"窗口-{i}" for i in range(1, 4)]
    threads: List[threading.Thread] = []
​
    for w in windows:
        t = threading.Thread(target=window_worker, args=(w, counter, stats), name=w)
        t.start()
        threads.append(t)
​
    for t in threads:
        t.join()
​
    # 汇总
    total_sold = sum(s["sold"] for s in stats.values())
    print(f"总票数: {TOTAL_TICKETS}, 实际售出: {total_sold}")
    print("是否超卖:", "是" if total_sold > TOTAL_TICKETS else "否")
    print("各窗口统计:")
    for w in windows:
        s = stats[w]
        print(f"- {w}: 卖出 {s['sold']} 张, 用时 {s['seconds']} 秒")
​
​
if __name__ == "__main__":
    main()
​

来逐行解释下上面的代码：

全局定义了一个常亮TOTAL_TICKETS来当做总票数，SALE_DELAY_SEC当做卖票的模拟时间，TicketCounter这个类就是共享的计数器，类中定义了三个变量：total是总票数量，sold已售数量，lock就是这个问题的核心互斥锁，类中的方法try_sell_one就是模拟卖票，也就是核心代码：with self.lock:，这个with实际上就是一个语法糖，会调用共享对象的互斥锁，执行完成后会自动将锁给释放掉。锁中的代码，就是判断当前已经售出的票和总票数。

window_worker方法就是模拟窗口，start = time.perf_counter()就是开始计时，sold_count就是当前窗口的卖票数量，通过while True:创建一个无限循环，直到if not counter.try_sell_one(): 而try_sell_one方法返回false的条件就是票卖完了，后续也就是一些累计窗口卖票的数量和时间。

在main方法中，首先就创建一个共享对象，然后开启第三个线程:

ini 复制代码 
t = threading.Thread(target=window_worker, args=(w, counter, stats), name=w)

线程中回去执行window_worker，也就是卖票的方法，t.start()启动线程，会在内部创建一个线程，将目标方法也就是window_worker传给他，并且异步调用。threads.append(t)将线程对象放到list中，后续遍历，调用t.jion()时，主线程在这里会阻塞，直到list中所有的线程任务全部结束，后续就是统计各个窗口的卖票数量、时间了，他们都在定义在stats: Dict[str, Dict[str, float]] = {}这个模型中。

mysql行锁

MySQL行锁就是MySQL InnoDB 引擎在执行 SQL 时，只锁住某几行记录，而不是整张表，通过更多的并发SQL同时执行，来提高吞吐量。

行锁主要有以下几个特点：

  1. 粒度小：只锁定需要操作的记录，其他记录可以被其他事物访问和修改
  2. 并发性高：多个事务可以同时操作一张表的不同记录，不会互相阻塞
  3. 需要索引： InnoDB 的行锁是基于索引实现的，如果条件没有走索引，可能会升级成表锁
  4. 避免脏写：保证同一时间只有一个实务可以修改记录，避免数据冲突

行锁主要有两种：

  1. 共享锁，允许事务读取，但不允许修改，多个实务可以同时共享锁

    sql 复制代码 
    SELECT ... LOCK IN SHARE MODE

  2. 排他锁，不允许其他事务读或者写，只有加锁事务可以自己读写

    sql 复制代码 
    SELECT ... FOR UPDATE

比如下面这几行SQL

sql 复制代码 
BEGIN;
​
-- 事务1
SELECT * FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 对id=1的行加排他锁
​
-- 事务2（此时会被阻塞）
SELECT * FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE;

在事务1提交前，事务2无法修改或加锁同一行。

回到面试题，思路都大差不差，多线程锁是设计一个共享类来存储总票数和已售票数，类上再写一个方法模拟卖票，使用MySQL行锁，共享类这部分的功能就被MySQL代替了，看下代码：

python 复制代码 
import asyncio
import time
from typing import Dict, List
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncConnection
from sqlalchemy import text
​
# 你的数据库地址
DATABASE_URL = "mysql+aiomysql://root:my-mysqlxxxx"
​
TOTAL_TICKETS = 100  # 与数据库中的 total 一致即可，此处仅用于校验展示
SALE_DELAY_SEC = 0.01  # 每次卖票的模拟耗时
STOCK_ID = 1  # tickets_stock 表的主键 id
​
async def sell_one(conn: AsyncConnection, window_name: str) -> bool:
    """在一个事务中卖出一张票，使用 SELECT ... FOR UPDATE 防止超卖。"""
    try:
        async with conn.begin():
            result = await conn.execute(
                text("SELECT sold, total FROM tickets_stock WHERE id=:id FOR UPDATE"),
                {"id": STOCK_ID},
            )
            row = result.fetchone()
            if row is None:
                return False
            sold, total = row[0], row[1]
            if sold < total:
                await conn.execute(
                    text("UPDATE tickets_stock SET sold = sold + 1 WHERE id=:id"),
                    {"id": STOCK_ID},
                )
                await conn.execute(
                    text(
                        """
                        INSERT INTO sale_logs(`window`, `qty`, `sold_after`)
                        VALUES(:window, :qty, :sold_after)
                        """
                    ),
                    {"window": window_name, "qty": 1, "sold_after": sold + 1},
                )
                # 事务上下文退出时自动提交
                return True
            # 不可售时事务回滚（上下文自动处理）
            return False
    except Exception as e:
        print(f"[ERROR] sell_one 异常: {e}")
        return False
​
async def window_worker(conn: AsyncConnection, name: str) -> Dict[str, float]:
    start = time.perf_counter()
    sold_count = 0
    while True:
        ok = await sell_one(conn, name)
        if not ok:
            # 未能售出，可能是售罄、无行、或SQL错误
            break
        sold_count += 1
        await asyncio.sleep(SALE_DELAY_SEC)
    seconds = round(time.perf_counter() - start, 4)
    return {"window": name, "sold": sold_count, "seconds": seconds}
​
async def main():
    engine = create_async_engine(DATABASE_URL, pool_size=5, max_overflow=10, pool_pre_ping=True)
    try:
        # 初始化：创建 sale_logs 表；确保 tickets_stock 存在 id=1 记录
        async with engine.begin() as init_conn:
            await init_conn.execute(text(
                """
                CREATE TABLE IF NOT EXISTS sale_logs (
                  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
                  `window` VARCHAR(20) NOT NULL,
                  `qty` INT NOT NULL,
                  `sold_after` INT NOT NULL,
                  created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
                ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
                """
            ))
            # 确保库存行存在
            result = await init_conn.execute(text("SELECT COUNT(*) FROM tickets_stock WHERE id=:id"), {"id": STOCK_ID})
            count = result.scalar_one()
            if count == 0:
                await init_conn.execute(text("INSERT INTO tickets_stock (id, total, sold) VALUES (:id, :total, 0)"), {"id": STOCK_ID, "total": TOTAL_TICKETS})
​
        # 为每个窗口分别获取连接，确保在事件循环关闭前正确关闭
        async with engine.connect() as conn1:
            async with engine.connect() as conn2:
                async with engine.connect() as conn3:
                    windows = ["窗口-1", "窗口-2", "窗口-3"]
                    tasks = [
                        window_worker(conn1, windows[0]),
                        window_worker(conn2, windows[1]),
                        window_worker(conn3, windows[2]),
                    ]
                    stats: List[Dict[str, float]] = await asyncio.gather(*tasks)
​
                    # 读取最终库存用于校验
                    result = await conn1.execute(
                        text("SELECT sold, total FROM tickets_stock WHERE id=:id"),
                        {"id": STOCK_ID},
                    )
                    row = result.fetchone()
                    sold, total = (row[0], row[1]) if row else (0, TOTAL_TICKETS)
                    if row is None:
                        print("[WARN] tickets_stock 找不到 id=1 的行，请确认已插入初始库存记录。")
​
        # 输出统计
        total_sold_by_windows = sum(int(s["sold"]) for s in stats)
        print(f"数据库记录: 总票数={total}, 已售={sold}")
        print(f"窗口统计: 实际售出={total_sold_by_windows}")
        print("是否超卖:", "是" if sold > total else "否")
        for s in stats:
            print(f"- {s['window']}: 卖出 {int(s['sold'])} 张, 用时 {s['seconds']} 秒")
    finally:
        # 显式释放引擎与连接池，避免事件循环关闭后清理触发异常
        await engine.dispose()
​
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
​

首先看下sell_one这个方法就是单词卖票的实务函数，这个方法里先查询了当前的库存并且给这一行加上排他锁：SELECT sold, total FROM tickets_stock WHERE id=:id FOR UPDATE，如果sold < total就表明库存还有，可以正常卖票，UPDATE tickets_stock SET sold = sold + 1 WHERE id=:id就是简单的将表中的sold加一，表明已经卖出了一张票，同时还有张表sale_logs来存储相关信息。

window_worker就是单次卖票函数，和上面的一样，在main方法中，有点不一样首先创建了日志表sale_logs，然后创建了三个连接：

csharp 复制代码 
async with engine.connect() as conn1:
            async with engine.connect() as conn2:
                async with engine.connect() as conn3:

每个并发"窗口"都要独立执行事务和等待锁，单个连接无法同时处理多个协程的数据库操作；为每个窗口分配一个独立连接，才能真正并发、正确加锁并避免连接被并发复用导致的错误或串行化。

SELECT ... FOR UPDATE 需要在单个事务中持有行级锁。如果三个窗口共用同一个连接，那么同一会话的事务会互相干扰或被串行化，达不到并发效果；独立连接意味着独立会话，每个窗口各自开事务、各自持锁。

到这里，我有一个误解，我以为是有几个线程，就需要开启几个mysql连接，其实并不是的， 在并发卖票这种场景里，每个"窗口"需要一个独立的事务与会话来持有 SELECT ... FOR UPDATE 的行锁；如果多个线程共享同一个连接（同一会话），数据库操作会被串行化或互相干扰，无法形成真实的锁竞争，还可能触发连接并发复用错误。这就是"为每个窗口分配一个独立连接"的原因。只要保证"同时活跃的并发事务数"各有独立连接即可，通常通过连接池按需借还来满足这一点。也就是说，独立连接是并发单位上的必需，但连接的分配是动态的，不需要静态一一绑定到线程。

redis锁

Redis 锁是利用 Redis 的原子操作（SETNX / SET with NX EX）实现的一种分布式锁，用来保证多个服务竞争同一资源时，同一时刻只有一个人能修改。

python 复制代码 
import asyncio
import time
from typing import Dict, List
from redis.asyncio import from_url, Redis
​
# Redis 连接地址
REDIS_URL = "redis://:xxx"
​
# 业务常量
TOTAL_TICKETS = 100
TICKET_KEY = "tickets:remaining"  # 剩余票数的键
LOCK_KEY = "lock:tickets"         # 分布式锁键
SALE_DELAY_SEC = 0.01              # 每次卖票的模拟耗时
​
​
def get_redis() -> Redis:
    return from_url(REDIS_URL, decode_responses=True)
​
​
async def init_stock(r: Redis) -> None:
    # 如果不存在则初始化为 TOTAL_TICKETS；存在则保留当前值（便于多次运行观察）
    exists = await r.exists(TICKET_KEY)
    if not exists:
        await r.set(TICKET_KEY, TOTAL_TICKETS)
​
​
async def sell_one_with_lock(r: Redis, window_name: str) -> bool:
    """使用 Redis 分布式锁保护"检查+扣减"关键区，成功卖出返回 True，售罄或失败返回 False。"""
    lock = r.lock(LOCK_KEY, timeout=5, blocking_timeout=1)  # 超时时间与获取等待时间可调
    acquired = await lock.acquire(blocking=True)
    if not acquired:
        # 未拿到锁，视为本次卖票失败（可重试）
        return False
    try:
        # 关键区：读取剩余、判定、扣减
        remaining_str = await r.get(TICKET_KEY)
        remaining = int(remaining_str) if remaining_str is not None else 0
        if remaining <= 0:
            return False
        # 扣减一张（原子自减命令）
        await r.decr(TICKET_KEY)
        return True
    finally:
        try:
            await lock.release()
        except Exception:
            # 若锁已过期或其他异常，忽略释放错误
            pass
​
​
async def window_worker(name: str) -> Dict[str, float]:
    r = get_redis()
    start = time.perf_counter()
    sold_count = 0
    try:
        while True:
            ok = await sell_one_with_lock(r, name)
            if not ok:
                # 售罄或未拿到锁（可以继续尝试），策略：若剩余为0则退出；否则短暂休眠后重试
                remaining_str = await r.get(TICKET_KEY)
                remaining = int(remaining_str) if remaining_str is not None else 0
                if remaining <= 0:
                    break
                await asyncio.sleep(0.002)
                continue
            sold_count += 1
            # 模拟售票耗时（不占用锁，避免长时间持锁）
            await asyncio.sleep(SALE_DELAY_SEC)
    finally:
        await r.aclose()
    seconds = round(time.perf_counter() - start, 4)
    return {"window": name, "sold": sold_count, "seconds": seconds}
​
​
async def main():
    r = get_redis()
    try:
        await init_stock(r)
        remaining_str = await r.get(TICKET_KEY)
        remaining = int(remaining_str) if remaining_str is not None else 0
        print(f"初始剩余票数: {remaining}")
    finally:
        await r.aclose()
​
    # 三个窗口并发卖票
    windows = ["窗口-1", "窗口-2", "窗口-3"]
    stats: List[Dict[str, float]] = await asyncio.gather(
        *[window_worker(w) for w in windows]
    )
​
    # 汇总
    r2 = get_redis()
    try:
        remaining_str = await r2.get(TICKET_KEY)
        remaining = int(remaining_str) if remaining_str is not None else 0
    finally:
        await r2.aclose()
​
    total_sold_by_windows = sum(int(s["sold"]) for s in stats)
    print(f"数据库(Redis)记录: 总票数={TOTAL_TICKETS}, 剩余={remaining}, 已售={TOTAL_TICKETS - remaining}")
    print(f"窗口统计: 实际售出={total_sold_by_windows}")
    print("是否超卖:", "是" if (TOTAL_TICKETS - remaining) > TOTAL_TICKETS else "否")
    for s in stats:
        print(f"- {s['window']}: 卖出 {int(s['sold'])} 张, 用时 {s['seconds']} 秒")
​
​
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
​

分析下代码：get_redis返回一个异步的redis客户端，init_stock方法用来保证tickets:remaining存在，如果不存在就直接初始化； sell_one方法就是加锁的核心代码，lock = r.lock(LOCK_KEY, timeout=5, blocking_timeout=1)创建分布式锁对象， 并用 await lock.acquire(blocking=True) 阻塞尝试获取，然后就是常规的读取库存，判断是否超出，不超过就库存减少。window_worker方法就是并发窗口，功能和前面都大差不差。

消息队列

使用Redis List 充当消息队列，每个队列元素代表"一张票"的消费任务；三个窗口作为并发消费者，通过阻塞弹出 BRPOP 领取票任务，卖完队列为空即停止；以队列驱动消费的方式天然避免超卖：每张票只能被弹出一次

python 复制代码 
import asyncio
import time
from typing import Dict, List
from redis.asyncio import from_url, Redis
​
# Redis 连接地址（复用现有环境）
REDIS_URL = "redis://:xxx"
​
# 业务常量与键名
TOTAL_TICKETS = 100
QUEUE_KEY = "queue:tickets"          # 队列键，存放每张票的任务
STATS_HASH = "stats:tickets"         # 可选：统计哈希（本脚本内部统计即可，不强依赖Redis）
SALE_DELAY_SEC = 0.01                 # 模拟售票耗时
​
​
def get_redis() -> Redis:
    return from_url(REDIS_URL, decode_responses=True)
​
​
async def init_queue(r: Redis) -> None:
    # 清空旧队列，重新放入 TOTAL_TICKETS 个任务（每个任务代表一张票）
    await r.delete(QUEUE_KEY)
    if TOTAL_TICKETS > 0:
        # 用LPUSH批量插入，提高初始化速度
        values = [str(i) for i in range(1, TOTAL_TICKETS + 1)]
        # Redis 允许 LPUSH 多值：LPUSH key v1 v2 ...
        await r.lpush(QUEUE_KEY, *values)
​
​
async def window_worker(name: str) -> Dict[str, float]:
    r = get_redis()
    start = time.perf_counter()
    sold_count = 0
    try:
        while True:
            # BRPOP 从队列右侧阻塞弹出1秒，若超时返回None，视为可能售罄
            try:
                item = await r.brpop(QUEUE_KEY, timeout=1)
            except Exception:
                item = None
            if not item:
                # 再次检查队列长度，0则退出
                length = await r.llen(QUEUE_KEY)
                if length == 0:
                    break
                await asyncio.sleep(0.002)
                continue
​
            # 成功弹出一张票
            sold_count += 1
            # 模拟售票耗时（不占用队列操作）
            await asyncio.sleep(SALE_DELAY_SEC)
    finally:
        await r.aclose()
    seconds = round(time.perf_counter() - start, 4)
    return {"window": name, "sold": sold_count, "seconds": seconds}
​
​
async def main():
    # 初始化队列
    r = get_redis()
    try:
        await init_queue(r)
        length = await r.llen(QUEUE_KEY)
        print(f"队列初始化完成: 票数={length}")
    finally:
        await r.aclose()
​
    # 三个窗口并发消费队列
    windows = ["窗口-1", "窗口-2", "窗口-3"]
    stats: List[Dict[str, float]] = await asyncio.gather(
        *[window_worker(w) for w in windows]
    )
​
    # 汇总与校验
    total_sold_by_windows = sum(int(s["sold"]) for s in stats)
    r2 = get_redis()
    try:
        remaining = await r2.llen(QUEUE_KEY)
    finally:
        await r2.aclose()
​
    print(f"消息队列卖票: 总票数={TOTAL_TICKETS}, 剩余={remaining}, 已售={TOTAL_TICKETS - remaining}")
    print(f"窗口统计: 实际售出={total_sold_by_windows}")
    print("是否超卖:", "是" if (TOTAL_TICKETS - remaining) > TOTAL_TICKETS else "否")
    for s in stats:
        print(f"- {s['window']}: 卖出 {int(s['sold'])} 张, 用时 {s['seconds']} 秒")
​
​
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
​

就算有ai的解释，很多东西也都是第一次听说，也都是一知半解的，就那个多线程算是看懂了，后续的数据库锁，消息队列都不太懂，是时候需要强化下数据库的知识了。

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