Go语言使用 Redis 实现分布式锁：应用场景与实践

📌 一、什么是分布式锁？

在多实例部署或高并发系统中，为了防止同一个资源被重复操作（如重复下单、重复生成任务），我们需要一种“跨进程、跨节点”的资源访问控制机制，这就是分布式锁。

✅ 分布式锁的主要特性

• 多个进程/服务间可见，协调资源访问
• 设置超时时间，自动释放锁
• 原子性保证，不会出现两个进程同时获得锁
• 常用中间件：Redis、Zookeeper、Etcd

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💡 二、为何使用分布式锁？

以以下真实接口为例：

// Step 7: 获取 Redis 分布式锁，防止重复生成
redisStore := models.RedisStore{}
lockId := fmt.Sprintf("%s", req.NoteId)
lockResult, err := redisStore.TryLock(models.LockKeyPrefix, lockId, 60)
if err != nil {
    ErrorResult(c, constants.ErrorCode, "AI 正在生成中，请稍后再试")
    return
}
defer lockResult.Unlock()

该接口中用户上传图文请求 AI 生成行程图像，存在以下风险：

问题	描述
并发请求	用户重复点击或多端同时发起同一请求
重复生成	造成重复资源生成、写入
资源浪费	多次执行高成本操作（如调用 AI）
状态错乱	相同任务多次记录，造成逻辑混乱

解决办法：

使用 Redis 分布式锁，以 NoteId 为唯一标识，让相同请求只能有一个获得“生成许可”，其余请求直接失败或排队重试。

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⚙️ 三、实现思路与代码解析

1. 加锁流程

lockResult, err := redisStore.TryLock(models.LockKeyPrefix, lockId, 60)

• TryLock 尝试创建 Redis key，如果 key 已存在，则返回失败。
• 设置过期时间 60秒，防止死锁。

2. 解锁流程

defer lockResult.Unlock()

• 任务处理结束后自动释放锁。
• defer 保证即使出错也会解锁，防止死锁。

3. 核心要点

• key = LockKeyPrefix + NoteId：锁粒度控制到每个请求
• TTL = 60s：合理设置超时时间，防止异常崩溃导致永久锁定
• TryLock 要具有原子性，确保不会出现并发同时成功的情况

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🧰 四、常见应用场景

场景	说明
AI图像/视频生成	防止同一素材重复提交、重复计算
电商下单/抢购	避免重复订单、库存扣减冲突
用户注册/手机号绑定	避免一个手机号被多个账号绑定
帖子发布/评论提交	避免多次点击造成多条记录

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🔄 五、除了分布式锁，还有哪些防高并发方案？

机制	应用说明
✅ 幂等机制	每次请求附带唯一 requestId，重复请求不重复执行
🧰 缓存锁/本地锁	轻量级控制，如内存 map、sync.Mutex（单节点生效）
🔁 消息队列削峰	请求写入 MQ，后台异步消费，适合慢任务、高峰控制
📉 接口限流	控制单位时间内请求次数，如令牌桶算法、固定窗口算法等
🔒 数据库约束	底层唯一索引兜底，即使上层失控，数据库层也不重复插入

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🧠 六、对比总结

工具/方式	应用场景	优点	注意事项
Redis 分布式锁	多节点并发任务控制	简洁、跨节点、自动过期	死锁/TTL设置需合理，性能需考量
幂等设计	所有写操作接口	核心设计原则，确保操作唯一性	请求唯一ID必须可控、持久存储
本地锁/缓存锁	单机任务控制	快速、轻量	不适合分布式环境，多实例失效
消息队列	异步耗时任务	弹性强，削峰填谷	架构复杂度提升，可能延迟响应
限流器（RateLimit）	接口防刷、防爆	降低系统压力，保护核心服务	用户体验需平衡，适配不同请求优先级
数据库约束	数据写入最终保障	最后一层防线	应结合业务逻辑设计唯一性字段

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📎 七、常用 Go 工具推荐

类别	工具名称/链接	说明
分布式锁	bsm/redislock	Redis 分布式锁实现
Redis客户端	go-redis/redis	最主流 Redis 客户端
限流器	uber-go/ratelimit	高性能令牌桶限流
幂等 ID	segmentio/ksuid	分布式唯一 ID 生成

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