Redis分布式锁解决微服务竞争问题

Redis分布式锁在微服务中常被误用为万能解药，但实际落地远比“SET加锁、DEL解锁”复杂得多：单纯用SET命令无法保障解锁安全，必须通过Lua脚本原子校验持有者身份；Redlock算法虽理论严谨，却因高延迟和过度设计，在绝大多数业务场景下得不偿失，单节点+哨兵/集群配合合理过期时间与重试机制更务实；Spring Boot集成时需警惕序列化乱码、单位错误、锁续期缺失等隐形陷阱；而真正决定系统稳定性的，从来不是锁有多“强”，而是后续的幂等设计、乐观锁、唯一约束、本地事务表等补偿机制——锁只是第一道轻量防线，让操作本身可重入、可抵消、可最终一致，才是应对真实分布式环境不确定性的核心答案。

Redis 分布式锁为什么不能只用 SET key value EX seconds

因为这只能保证「加锁」原子性，但无法保证「解锁」安全——业务出错、超时、节点宕机时，可能删掉别人持有的锁。
真实场景里，锁的持有者必须严格校验：只有自己设的值，才能自己删。
常见错误是写个 DEL key 就完事，结果 A 拿着锁超时了，B 重新加锁，A 回来一删，把 B 的锁干掉了。

正确做法是用 Lua 脚本保证「判断+删除」原子执行：

if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
    return 0
end

Redlock 算法在微服务中真的必要吗

大多数业务场景下，不需要 Redlock。
它要求同时向 5 个独立 Redis 节点请求锁，多数成功才算拿到，用来对抗单点故障；但代价是延迟高、实现复杂、且实际故障模型并不匹配多数微服务部署方式。

更现实的选择是：

• 用单节点 Redis + 哨兵（Sentinel）或集群（Cluster），保障可用性
• 锁 key 设置合理过期时间（如 30 秒），避免死锁
• 业务侧配合重试 + 幂等设计，而不是依赖强一致性锁

Spring Boot 里用 RedisTemplate 实现锁要避开哪些坑

直接封装 setIfAbsent 很容易漏掉几个关键点：

• 没传 TimeUnit，导致过期时间单位错成毫秒或纳秒
• 用 StringRedisTemplate 时，value 默认序列化成字节数组，Lua 脚本里 GET 出来的是乱码，比对永远失败
• 没处理锁续期（lease time），长任务中途锁过期，引发并发冲突

锁失效后业务怎么不崩——幂等和补偿才是重点

再严谨的分布式锁，也无法 100% 防住竞争。网络分区、GC 停顿、Redis 主从异步复制，都可能导致锁语义弱化。
所以真正可靠的方案不是“锁得更死”，而是让操作本身可重入、可抵消：

• 数据库写操作带唯一约束（如订单号唯一），冲突直接报错而非覆盖
• 更新前先查当前状态，用 UPDATE ... WHERE version = ? 做乐观锁
• 发消息触发下游时，加本地事务表 + 定时扫描，确保最终一致

最容易被忽略的是：锁 key 的粒度。用用户 ID 锁住整个账户操作，不如用订单 ID 锁具体订单——粒度太粗会人为制造瓶颈，反而放大竞争。

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