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Spring Boot分布式锁深度优化：彻底解决达梦数据库高并发死锁问题

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引言：synchronized在分布式系统中的局限性

在医疗系统高并发场景中，单机synchronized(this)方案存在严重不足：

1. 单点瓶颈：所有请求串行化，系统吞吐量骤降
2. 分布式失效：多实例部署时完全失效
3. 无法区分资源：不同患者申请被强制串行处理
4. 无容错机制：线程阻塞无法自动恢复

本文将针对分布式医疗系统场景，提供完整的锁优化方案，彻底解决达梦数据库死锁问题。

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一、synchronized方案对比分析

1.1 原始synchronized实现

@Service
public class ExamService {// 同步方法实现public synchronized void processRequestSync(RequestFile file) {// 业务逻辑processRequest(file);}
}

1.2 问题诊断矩阵

问题维度	synchronized方案	实际需求
并发粒度	实例级别	申请号级别
部署扩展	单机有效	分布式集群
吞吐量	线性下降（1000TPS→50TPS）	水平扩展
死锁预防	无死锁但性能差	无死锁且高性能
容错机制	无	超时释放/自动重试

压测数据对比：

# 100并发压测结果
synchronized方案:TPS: 58平均响应: 1720ms资源利用率: CPU 25%, 数据库10%无锁方案:TPS: 215平均响应: 120ms资源利用率: CPU 62%, 数据库85%

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二、分布式锁优化方案

2.1 Spring集成Redisson分布式锁

<!-- pom.xml 依赖 -->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.17.5</version>
</dependency>

@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redissonClient() {Config config = new Config();config.useClusterServers().addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000", "redis://127.0.0.1:7001").setScanInterval(2000);return Redisson.create(config);}
}

2.2 申请号粒度锁实现

@Service
public class ExamService {private final RedissonClient redissonClient;@Autowiredpublic ExamService(RedissonClient redissonClient) {this.redissonClient = redissonClient;}@DeadlockRetry(attempts = 3)public void processRequestWithLock(RequestFile file) {String lockKey = "app_lock:" + file.getAppNo();RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);try {// 尝试获取锁（等待3秒，持有10秒）boolean acquired = lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);if (acquired) {processRequest(file); // 核心业务} else {throw new LockAcquireException("申请号["+file.getAppNo()+"]处理超时");}} catch (InterruptedException e