工作5年却从没用过分布式锁？难道这就是普通程序员的真实日常

身处于长期深切留意开发者生态局势的科技媒体人之列，笔者察觉到一桩饶有趣味的现象，众多程序员简历里所列举的“分布式系统”技能，于实际开展工作期间或许极少会被涉猎到，这并非是能力方面出现的问题，而是真实业务场景跟技术需求之间的错位所引发的结果，就在今日，我们将要深入地探究这一广泛存在的技术认知方面的差异。

分布式锁核心概念

有一种协调机制，它叫分布式锁，其本质是用来解决多服务资源争抢问题的。在微服务架构里面，要是有多个服务实例需要去操作共享资源，那么这种机制就能够保证，在同一时刻之下，只有一个实例可以获得操作权限。它的原理跟多人共用会议室的时候，借助预约系统来避免时间冲突是相类似的。

当下的互联网企业里头，有超过百分之六十的中小型项目着实并未去到需要分布式锁的业务规模情况。好多企业采用的是单数据库架构，要么就是轻量级缓存方案，这样的技术选型跟业务体量配套是合乎道理的技术方面的决策。在2023年进行的行业调研表明，日均订单量比50万要低的电商平台肯定能够借助数据库行锁达成资源控制。

典型应用场景

最经典的分布式锁应用场景是超卖问题，在2024年3月的某电商平台秒杀活动里，因为没有采用分布式锁，致使实际售出商品超出库存35%，从而引发了后续的客诉与赔付问题，在该案例当中，十台服务器同时处理库存扣减时，各自读取的库存数据没能实时同步。

金融系统里头，重复退款场景特别常见。去年12月，某支付平台因为分布式部署的三个节点同期处理退款请求，致使单笔交易重复退款率一下子猛增到原本的2.7倍。虽说事后对账的时候能把资金追回来，可这种事件对企业现金流以及财务审计效率有着直接的影响 。

Redis基础实现

Redis所从属的分布式锁能够借由SETNX指令得出结果完成实现，此指令借由设定特定键值对来如愿取得锁，等到执行工作结束之后再凭借DEL指令将资源予以释放，SpringBoot这一框架当中能够借助RedisTemplate把相关的操作全方位封装起来，且代码得以实现大约需要20行核心逻辑。

@Component
public class RedisDistributedLock {
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param lockKey 锁的key
     * @param requestId 请求标识（用于释放锁时验证）
     * @param expireTime 锁的过期时间（秒）
     * @return 是否获取成功
     */
    public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime) {
        return redisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(lockKey, requestId, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
    }
    
    /**
     * 释放分布式锁
     * @param lockKey 锁的key
     * @param requestId 请求标识
     */
    public void releaseLock(String lockKey, String requestId) {
        String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        if (requestId.equals(currentValue)) {
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
}
// 使用示例
@Service
public class OrderService {
    
    @Autowired
    private RedisDistributedLock distributedLock;
    
    public void createOrder(String productId, int quantity) {
        String lockKey = "lock:order:" + productId;
        String requestId = UUID.randomUUID().toString();
        
        try {
            // 尝试获取锁，等待3秒，锁过期时间为10秒
            boolean locked = distributedLock.tryLock(lockKey, requestId, 10);
            if (!locked) {
                throw new RuntimeException("系统繁忙，请重试");
            }
            
            // 到这里说明拿到锁了，执行核心业务逻辑
            checkStock(productId); // 检查库存
            reduceStock(productId, quantity); // 扣减库存
            createOrderRecord(productId, quantity); // 创建订单
            
        } finally {
            // 无论如何都要释放锁
            distributedLock.releaseLock(lockKey, requestId);
        }
    }
    
    private void checkStock(String productId) {
        // 检查库存逻辑
    }
    
    private void reduceStock(String productId, int quantity) {
        // 扣减库存逻辑
    }
    
    private void createOrderRecord(String productId, int quantity) {
        // 创建订单逻辑
    }
}

基础实现版本有着锁过期时间设置方面的情况，存在误删其他线程锁这般的潜在风险。2024年最新测试数据表明，自研分布式锁当并发量超过5000QPS时，其故障发生率相较于成熟开源方案高出18倍。所以技术团队更倾向于推荐使用经过验证的客户端库。

Redisson增强方案

Redisson所给出的分布式锁对那个自动续期机制予以支持，能够有效地去避免业务执行时间长于锁有效期的那种问题。它在内部运用WatchDog监控机制，默认情况之下每到10秒就会对业务执行状态进行一次检查，在必要的时候会将锁占用时间予以延长。

<dependency>
    <groupId>org.redissongroupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starterartifactId>
    <version>3.24.1version>
dependency>

将该方案所解决的锁重入、网络分区等边缘场景问题，某物流平台在2023年双十一期间，通过引入Redisson以后，让订单分拣系统的资源冲突率从5.3%降至0.07%，并且系统吞吐量也接近进行了三倍的提升。

@Service
public class PaymentService {
    
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    public void processRefund(String orderNo) {
        String lockKey = "lock:refund:" + orderNo;
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        
        try {
            // 尝试加锁，最多等待100秒，上锁10秒后自动解锁
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 执行退款核心逻辑
                if (hasRefunded(orderNo)) {
                    throw new RuntimeException("该订单已退款，请勿重复操作");
                }
                doRefund(orderNo);
                recordRefund(orderNo);
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("获取锁失败", e);
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
    
    private boolean hasRefunded(String orderNo) {
        // 检查是否已经退款
        return false;
    }
    
    private void doRefund(String orderNo) {
        // 执行退款逻辑
    }
    
    private void recordRefund(String orderNo) {
        // 记录退款信息
    }
}

技术选型考量

应要遵循“按需采用”原则来进行企业技术选型。有数据显示，对于日均PV低于百万的应用系统，采用数据库行级锁便能够满足99.2%的并发场景。一家知名SaaS企业在2024年技术复盘报告里指出，因过度设计致使系统复杂度提升，然而这却反倒降低了整体稳定性。

现有技术的技术栈当中，常常已经内置了并发控制方面的机制。MySQL的SELECT FOR UPDATE这种语句，Redis的原子操作命令都能够在特定的场景之下替代分布式锁。某社交平台在2023年的时候，借着优化数据库索引配合行锁方案，成功地支撑住了峰值达到每分钟120万的点赞请求。

个人技能发展

从事技术相关工作的人员，应当以理性的态度去看待技术栈在广度以及深度方面所存在的关系。在2024年刚开始的那段时间，针对百余家规模各异的企业展开了调研工作，得到的结果显示，在核心业务代码当中，实际运用分布式锁的比例仅仅只占到了17%。这样的一种情况反映出，大多数业务场景之下所面临的并发压力，还没有达到必须专门引入分布式锁才能够解决问题的程度。

对开发者建议，要保持技术敏感度跟实战能力之间的平衡，这是相当重要的了；建议开发者每季度至少参与两次模拟高并发场景的压力测试，借助可控环境去积累分布式系统调试经验？某头部互联网公司的内部培训数据表明，定期参与技术演练的工程师处理生产环境问题有明显的效率提升。

各位从事开发工作的人员，于实际开展工作期间，碰到过哪些“简历里所呈现的技术”跟“实际工作运用的技术”不相匹配的情形呢？欢迎在评论区域分享您自身的经历以及见解，要是感觉本文对您具备一定帮助，请毫不吝啬地进行点赞以及转发 。