面试官：小兰，我们进入下一个环节。你提到你对Celery和Redis有一些了解，现在我们来讨论一个实际问题。在高并发环境下，我们的分布式任务队列Celery频繁出现任务丢失问题，当前队列的吞吐量从1000TPS骤降至10TPS。我需要你在15分钟内设计并实现一种高效的重试机制，确保任务不丢失且不影响性能。你需要结合Redis的分布式锁和Celery的retry特性，同时考虑到重试策略（如指数退避算法）的优化，并提出一套完整的解决方案。你准备好了吗？

小兰：哦，这是个非常有趣的挑战！让我来试试看……首先，任务丢失的原因可能是高并发环境下，任务被多次处理或者丢失了，对吧？那我们可以用Redis来做分布式锁，确保每个任务只被执行一次。至于重试机制，我们可以用Celery的retry特性，加上一个指数退避算法来控制重试的频率，这样就不会让系统负担过重。听起来不错？

面试官：嗯，你提到了一些关键点，比如Redis的分布式锁和Celery的retry特性。但你的描述比较模糊，能不能具体一点？比如，你打算如何实现分布式锁？Celery的任务重试又是怎么配置的？重试策略的优化又体现在哪里？

小兰：好的，那我详细说一下。首先，我们可以用Redis的SETNX命令来实现分布式锁。每次任务被取出来时，我们先尝试在Redis中设置一个锁，键名可以是任务ID，值是任务的状态或者执行时间戳。如果设置成功，就说明任务可以安全执行；如果失败，说明已经有其他工作者在执行这个任务，我们就可以直接跳过，避免重复处理。

至于Celery的重试，我们可以用@task装饰器的retry参数。比如说，如果我们遇到网络问题或者任务执行失败，我们可以设置一个指数退避算法，让任务在失败后按照2^n的间隔时间进行重试，其中n是重试的次数。这样既不会让任务阻塞太久，也能避免重复请求对系统造成压力。

面试官：听起来你在描述分布式锁的时候，有一些模糊的地方。Redis的SETNX确实可以实现分布式锁，但你提到的重试机制和锁的结合部分，似乎不太清晰。具体来说，如果任务在执行过程中失败了，你打算如何处理？是直接重新提交任务，还是尝试重新加锁？另外，指数退避算法的实现细节呢？

小兰：嗯，让我再仔细想想。如果任务在执行过程中失败了，我们可以先释放掉任务的分布式锁，然后再用Celery的retry特性重新提交任务。至于指数退避算法，我们可以用time.sleep()来实现，每次重试前计算一个退避时间，比如第一次重试等待2秒，第二次重试等待4秒，依此类推。这样可以确保任务不会连续失败，也能避免对系统资源的浪费。

还有，我们可以在Redis中设置一个任务状态表，记录每个任务的执行状态和重试次数。这样，即使任务失败了，我们也可以根据状态表来决定是否需要重试，或者直接标记为失败。

面试官：你提到了很多概念，但实现细节仍然不够清晰。比如说，Redis的分布式锁和任务状态表的结合部分，你打算如何确保一致性？另外，Celery的retry特性虽然可以用来处理任务失败，但你提到的重试策略（指数退避算法）却没有具体说明如何在Celery的任务中实现。最后，你提到的吞吐量从1000TPS骤降至10TPS，这个性能下降问题，你的解决方案如何确保不会进一步恶化？

小兰：（挠头）啊，这个问题有点复杂。那我换个思路。我们可以用Redis的SET命令代替SETNX，并且在SET时设置一个过期时间。这样，即使任务执行失败，锁也会自动释放，不会一直占用资源。至于任务状态表，我们可以用Redis的Hash结构来存储，每次任务开始时更新状态，执行完毕后删除状态。

至于Celery的重试，我们可以用@task装饰器的retry参数，像这样：

@celery_app.task(bind=True, max_retries=3)
def process_task(self, task_id):
    try:
        # 尝试获取分布式锁
        lock_key = f"task_lock_{task_id}"
        if not redis_client.set(lock_key, 1, ex=60, nx=True):
            raise TaskAlreadyLockedError("任务已被其他工作者锁定")

        # 执行任务逻辑
        result = do_something(task_id)

        # 释放锁
        redis_client.delete(lock_key)
        return result

    except Exception as e:
        if self.request.retries < self.max_retries:
            # 指数退避算法
            wait_time = 2 ** self.request.retries
            self.retry(exc=e, countdown=wait_time)
        else:
            raise TaskFailedError("任务重试次数已达到上限")

至于性能问题，我们可以优化任务的分片，将大任务拆分成多个小任务，这样可以提高并发处理能力。同时，我们还可以用Redis的Pipeline来批量处理锁的设置和状态更新，减少往返次数。

面试官：（扶额）小兰，你的想法虽然有些点是正确的，但实现细节仍然不够严谨。比如说，Redis的分布式锁实现中，直接用SET命令可能存在问题，因为SET命令没有原子性保证，可能会导致锁竞争问题。另外，Celery的retry特性虽然可以用来处理任务失败，但你提到的重试策略（指数退避算法）并没有完全融入到Celery的任务重试机制中。最后，你提到的性能优化（如任务分片和Pipeline）虽然有道理，但并没有说明如何在实际场景中应用这些优化。

小兰：（紧张）啊，是吗？那我得回去重新复习一下Redis的分布式锁实现和Celery的任务重试机制了。看来我还需要多练习一下具体的代码实现，而不是光靠嘴炮。谢谢您的指导，面试官！

面试官：（微笑）小兰，你的热情和乐观是不错的品质，但技术细节的掌握同样重要。今天的面试就到这里吧。希望你能继续加油，下次再来面试时能带给我们一个更加完善的技术解决方案。祝你好运！

小兰：（鞠躬）谢谢您，面试官！我会认真学习的，下次再来肯定不会让您失望！（转身离开，心里默默想着：“下次我一定要学会怎么煮方便面……”）