一、核心原理Redis 分布式锁的设计基石1.1 分布式锁的核心要求一款可靠的分布式锁需满足以下 4 点核心要求否则易引发死锁、锁误删、数据不一致等问题互斥性同一时间只有一个线程能持有锁杜绝并发竞争安全性仅持有锁的线程能释放锁防止误删其他线程的锁防死锁锁需设置过期时间避免线程持有锁后宕机导致锁永久占用高可用加锁、解锁操作高效适配高并发场景不成为性能瓶颈。1.2 UUIDLua 方案的核心逻辑本方案通过“Redis 原子加锁 UUID 唯一标识 Lua 原子解锁”三者结合满足上述要求UUID 唯一标识作为锁的 Value 值绑定加锁线程确保“锁归属唯一”。UUID 全局唯一可避免分布式场景下多服务、多线程锁归属误判替代线程 ID进程内唯一跨进程易重复Redis 原子加锁使用setIfAbsentSETNX操作原子性完成“锁不存在则设置 过期时间”避免加锁与设置过期时间分离导致的死锁Lua 原子解锁通过 Lua 脚本原子执行“判断锁归属 删除锁”避免“判断”与“删除”两步操作分离导致的锁误删。二、完整实现通用 Redis 分布式锁工具类import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.util.Assert; import java.util.Collections; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 通用 Redis 分布式等待锁工具类UUIDLua 方案 * 核心能力超时等待加锁、原子解锁适配高并发场景 */ Component public class GenericRedisWaitLock { private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // Lua 原子解锁脚本验证锁归属UUID后删除避免误删 private static final String UNLOCK_LUA_SCRIPT if redis.call(get, KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end ; // 重试间隔50ms平衡重试效率与 CPU 占用 private static final long DEFAULT_RETRY_INTERVAL 50; // 构造器注入 Redis 模板Spring 自动装配 public GenericRedisWaitLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.stringRedisTemplate stringRedisTemplate; } /** * 尝试获取分布式锁支持自定义等待时间单位过期时间固定为秒 * param lockKey 锁键如lock:device:1001 * param waitTime 最大等待时间超时后放弃 * param waitTimeUnit 等待时间单位秒/毫秒等 * param expireTimeSec 锁过期时间秒必须0防止死锁 * return 锁标识UUID成功返回标识失败返回 null */ public String tryLock(String lockKey, long waitTime, TimeUnit waitTimeUnit, long expireTimeSec) { // 入参校验避免非法参数导致异常 Assert.hasText(lockKey, lockKey 不能为空); Assert.isTrue(waitTime 0, waitTime 不能为负数); Assert.isTrue(expireTimeSec 0, expireTimeSec 必须大于 0); Assert.notNull(waitTimeUnit, waitTimeUnit 不能为空); // 生成 UUID 作为锁标识绑定当前线程 String lockValue UUID.randomUUID().toString(); // 转换等待时间为毫秒计算截止时间 long waitTimeMs waitTimeUnit.toMillis(waitTime); long deadline System.currentTimeMillis() waitTimeMs; // 循环尝试加锁直到超时 while (System.currentTimeMillis() deadline) { // 原子加锁不存在则设置值 过期时间 Boolean lockSuccess stringRedisTemplate.opsForValue() .setIfAbsent(lockKey, lockValue, expireTimeSec, TimeUnit.SECONDS); // 加锁成功返回 UUID 标识解锁时需传入 if (Boolean.TRUE.equals(lockSuccess)) { return lockValue; } // 加锁失败短暂休眠后重试避免 CPU 空转 try { Thread.sleep(DEFAULT_RETRY_INTERVAL); } catch (InterruptedException e) { // 捕获中断异常恢复线程状态并退出 Thread.currentThread().interrupt(); return null; } } // 等待超时返回 null 表示加锁失败 return null; } /** * 重载方法等待时间与过期时间均为秒极简调用 * param lockKey 锁键 * param waitTimeSec 最大等待时间秒 * param expireTimeSec 锁过期时间秒 * return 锁标识UUID/null */ public String tryLock(String lockKey, long waitTimeSec, long expireTimeSec) { return tryLock(lockKey, waitTimeSec, TimeUnit.SECONDS, expireTimeSec); } /** * 原子释放分布式锁 * param lockKey 锁键与加锁时一致 * param lockValue 锁标识加锁时返回的 UUID * return true解锁成功false锁不存在/非当前线程持有 */ public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) { // 空值快速失败避免空指针与无效解锁 if (lockKey null || lockValue null) { return false; } // 初始化 Lua 脚本 DefaultRedisScriptLong unlockScript new DefaultRedisScript(); unlockScript.setScriptText(UNLOCK_LUA_SCRIPT); unlockScript.setResultType(Long.class); // 执行 Lua 脚本原子判断并删除锁 Long executeResult stringRedisTemplate.execute( unlockScript, Collections.singletonList(lockKey), // KEYS[1] 锁键 lockValue // ARGV[1] UUID 标识 ); // 结果为 1 表示解锁成功0 表示锁归属不匹配/已过期 return executeResult ! null executeResult 1; } }三、实战使用高并发场景示例以“设备序号递增”和“FDT 巡检记录创建”两个典型高并发场景为例演示工具类的使用方式重点体现“加锁-执行业务-解锁”的完整流程。3.1 场景一设备序号递增避免重复/跳号import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; Service public class DeviceSeqService { private final GenericRedisWaitLock redisWaitLock; private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // 设备序号缓存键 private static final String DEVICE_SEQ_KEY device:seq:current; // 设备序号锁键 private static final String DEVICE_SEQ_LOCK_KEY lock:device:seq; // 加锁配置最多等 3 秒锁过期 10 秒 private static final long WAIT_TIME_SEC 3; private static final long EXPIRE_TIME_SEC 10; public DeviceSeqService(GenericRedisWaitLock redisWaitLock, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.redisWaitLock redisWaitLock; this.stringRedisTemplate stringRedisTemplate; } // 生成下一个设备序号高并发安全 public Long generateNextSeq() { String lockValue null; try { // 1. 获取分布式锁 lockValue redisWaitLock.tryLock(DEVICE_SEQ_LOCK_KEY, WAIT_TIME_SEC, EXPIRE_TIME_SEC); if (lockValue null) { throw new RuntimeException(获取锁超时序号生成失败); } // 2. 一查二判三更新临界区业务 String currentSeqStr stringRedisTemplate.opsForValue().get(DEVICE_SEQ_KEY); Long currentSeq currentSeqStr null ? 0 : Long.parseLong(currentSeqStr); if (currentSeq 0) { throw new RuntimeException(设备序号异常); } Long newSeq currentSeq 1; stringRedisTemplate.opsForValue().set(DEVICE_SEQ_KEY, newSeq.toString()); return newSeq; } finally { // 3. 最终释放锁必须在 finally 中确保锁释放 if (lockValue ! null) { redisWaitLock.unlock(DEVICE_SEQ_LOCK_KEY, lockValue); } } } }3.2 场景二FDT 巡检记录创建避免重复创建import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; Service public class FdtInspectService { private final GenericRedisWaitLock redisWaitLock; private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // 巡检任务缓存键前缀设备 ID 为后缀 private static final String INSPECT_TASK_PREFIX fdt:inspect:task:; // 巡检锁键前缀设备 ID 为后缀细粒度锁 private static final String INSPECT_LOCK_PREFIX lock:fdt:inspect:; // 加锁配置 private static final long WAIT_TIME_SEC 3; private static final long EXPIRE_TIME_SEC 10; public FdtInspectService(GenericRedisWaitLock redisWaitLock, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.redisWaitLock redisWaitLock; this.stringRedisTemplate stringRedisTemplate; } // 创建设备巡检记录高并发安全 public boolean createInspectTask(String deviceId) { String lockKey INSPECT_LOCK_PREFIX deviceId; String taskKey INSPECT_TASK_PREFIX deviceId; String lockValue null; try { // 1. 获取设备维度的细粒度锁不影响其他设备并发 lockValue redisWaitLock.tryLock(lockKey, WAIT_TIME_SEC, EXPIRE_TIME_SEC); if (lockValue null) { return false; // 加锁失败说明已有采集器处理该设备 } // 2. 一查二判三更新临界区业务 String taskStatus stringRedisTemplate.opsForValue().get(taskKey); if (RUNNING.equals(taskStatus)) { return false; // 已存在巡检任务不重复创建 } // 创建设备任务设置为运行中状态有效期 30 分钟 stringRedisTemplate.opsForValue().set(taskKey, RUNNING, 30, java.util.concurrent.TimeUnit.MINUTES); // 模拟巡检记录入库逻辑 saveInspectTaskToDb(deviceId); return true; } finally { // 3. 释放锁 if (lockValue ! null) { redisWaitLock.unlock(lockKey, lockValue); } } } // 模拟巡检记录入库 private void saveInspectTaskToDb(String deviceId) { // 实际业务中替换为数据库写入逻辑 } }四、关键注意事项与最佳实践4.1 锁的粒度设计优先使用细粒度锁如场景二中按设备 ID 加锁而非全局锁。细粒度锁可减少锁竞争提升系统并发能力全局锁会导致所有线程排队成为性能瓶颈。4.2 过期时间设置锁过期时间expireTimeSec需满足过期时间 业务最大耗时建议设置为业务最大耗时的 1.5-2 倍。例如业务最多执行 5 秒过期时间可设为 10 秒避免锁提前过期导致并发问题。4.3 解锁操作规范解锁必须传入加锁时返回的 UUID 标识否则 Lua 脚本会拒绝解锁防止误删解锁操作必须放在finally块中确保无论业务执行成功还是异常锁都能最终释放解锁失败仅需日志记录无需抛异常锁已自动过期不影响数据一致性。4.4 加锁失败处理加锁失败返回 null时可根据业务场景选择处理方式抛异常适用于必须获取锁才能执行的业务如序号生成返回失败适用于非核心业务如巡检记录创建有限重试通过循环重试获取锁需控制重试次数避免无限循环。4.5 避免常见坑不直接使用delete解锁直接删除锁会导致误删其他线程的锁必须用 Lua 脚本原子解锁不忽略中断异常捕获InterruptedException后需恢复线程中断状态避免线程状态错乱不使用线程 ID 作为锁标识线程 ID 跨进程易重复无法满足分布式场景需求。五、总结Redis 分布式锁UUIDLua方案通过 UUID 保证锁归属唯一通过 Lua 脚本保证解锁原子性结合 Redis 高性能原子操作可完美解决分布式高并发场景下的数据一致性问题。本文提供的工具类轻量化、无业务耦合可直接复用实战示例覆盖了常见高并发场景给出了细粒度锁、过期时间配置等最佳实践。在实际开发中需根据业务特点调整加锁等待时间、过期时间合理设计锁粒度避开常见坑点才能充分发挥该方案的优势构建高可用、高并发的分布式系统。