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SpringBoot + Redisson 实现分布式锁实战（附业务案例）

news 2025/8/27 8:36:47

在实际开发中，经常会遇到多实例同时操作同一份数据的情况，如果没有加锁，很容易造成数据不一致。本文以一个试卷解析业务为例，讲解如何使用 Redisson 分布式锁 保证多实例安全写库。

一、业务背景

在我们的试卷解析系统中，解析结果会先写入 Redis 缓存，然后批量写入数据库。
如果多个节点同时处理同一张卷子，可能会出现以下问题：

数据库被重复覆盖，导致题目解析丢失
错题本写入出现覆盖问题

解决办法：在批量写库前加 分布式锁，保证同一时间只有一个节点处理某张卷子。

二、什么是分布式锁

在单机环境中，我们可以用 synchronized 或 ReentrantLock 来保证线程安全。

在分布式环境中（多台应用同时操作同一份数据），本地锁无法保证安全。
分布式锁的目标：同一份数据，在同一时间只能被一个实例修改。

三、为什么选择 Redisson

Redisson 是基于 Redis 的分布式锁实现，优势：

支持可重入锁，类似 Java 的 ReentrantLock
看门狗机制：自动续租，避免任务超时导致锁被提前释放
提供公平锁、读写锁等多种类型
封装简单易用，减少手动实现 SETNX + EXPIRE 的复杂度

四、Redisson 分布式锁基本使用

1. 添加依赖

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.23.5</version>
</dependency>

2. 配置 Redis

spring: redis: host: 127.0.0.1 port: 6379

3. 简单示例

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;public void doSomething() {RLock lock = redissonClient.getLock("test:lock");try {// 最多等待5秒获取锁if (lock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS)) {System.out.println("加锁成功，执行任务");Thread.sleep(10000); // 模拟耗时操作}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {if (lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();System.out.println("任务完成，释放锁");}}
}

五、结合业务场景实战

在试卷解析系统中，我们实现了如下方法，将 Redis 缓存的解析结果刷回数据库：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void flushToDatabase(Long correctId) {String lockKey = "correct:lock:" + correctId;RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);boolean locked = false;try {locked = lock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS);if (!locked) {System.out.println("任务正在被处理，跳过 correctId=" + correctId);return;}// 读取 Redis 缓存并更新数据库Map<Object, Object> cacheMap = RedisUtils.getHashEntries("correct:cache:" + correctId);if (cacheMap != null) {updateDatabase(correctId, cacheMap);RedisUtils.del("correct:cache:" + correctId);}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();} finally {if (locked && lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}
}