别再乱用了！幂等处理与分布式锁，90% 开发者都踩过的坑与正确落地姿势

在分布式系统开发中，幂等处理和分布式锁是两个绕不开的核心技术点。但我见过太多开发者，要么把两者混为一谈，用分布式锁去实现幂等，最终导致线上资损；要么盲目叠加两者，给系统增加不必要的复杂度和性能开销；更有甚者，在核心交易链路只做了其中一项，最终引发超卖、重复支付、数据错乱等严重线上故障。

一、底层本质：先搞懂你要解决的到底是什么问题

很多人用错的根源，是从一开始就没搞懂这两个技术的核心定位，它们解决的是分布式系统中两个完全不同维度的风险。

1.1 核心定义拆解

幂等处理

幂等处理的本质，是解决时间维度上的重复执行问题。它的核心承诺是：同一个操作，无论被执行1次还是N次，最终产生的业务结果完全一致，不会出现额外的副作用。

核心关键词：重复执行、结果唯一性、无额外副作用。 通俗类比：你用ATM机转账1000元，由于网络卡顿连续提交了两次请求。幂等处理会保证，无论你提交多少次，你的账户只会被扣1000元，收款人只会收到1000元。

分布式锁

分布式锁的本质，是解决同一时刻的并发竞争问题。它的核心承诺是：在分布式环境下，同一时刻，只有一个客户端/线程，能对指定的共享资源执行操作。

核心关键词：并发执行、互斥性、资源独占性。 通俗类比：银行窗口只有一个业务员，同时来了10个客户要办业务。分布式锁就是叫号机，保证同一时刻只有一个客户能在窗口办理业务，其余客户只能排队等待。

1.2 相似点与核心区别

表象相似点

很多人会把两者混为一谈，核心是因为它们有三个共性特征：

1. 终极目标一致：都是为了保证分布式系统下的数据正确性和一致性，防止脏数据产生。
2. 实现工具重叠：Redis、MySQL、ZooKeeper等中间件，既可以用来实现分布式锁，也可以作为幂等处理的存储介质。
3. 适用场景有交集：在高并发核心交易链路中，两者经常需要配合使用，这也是很多人误以为两者必须绑定的原因。

核心本质区别

1.3 最核心的认知误区纠正

用分布式锁无法实现幂等，这是90%开发者都踩过的致命坑。

分布式锁的生命周期，是单次请求的执行周期。它只能保证，在锁持有期间，没有其他请求能同时执行这段业务逻辑。但当第一个请求执行完成、释放锁之后，第二个重复的请求，完全可以再次拿到锁，重新执行一遍完整的业务逻辑。

典型场景：用户支付订单，连续发起了两次支付请求，两次请求间隔200ms。第一次请求拿到锁，执行扣款耗时100ms，执行完成释放锁。200ms后第二个请求到达，顺利拿到锁，再次执行扣款逻辑。最终结果就是用户被扣了两次钱，资损就此发生。

分布式锁根本就不是用来解决重复执行问题的，它只能解决并发竞争，这一点必须刻在骨子里。

二、场景化落地：什么时候只用一个，什么时候必须联用？

技术选型的核心，是精准匹配场景的核心风险。下面我们分三类场景，讲透不同场景下的正确选型逻辑。

2.1 只用幂等处理就足够的场景

这类场景的核心共性：主要矛盾是「重复执行/重试导致的业务副作用」，不存在高频并发竞争，或者并发冲突概率极低，幂等机制可以完全兜底。此时加分布式锁，只会徒增系统RT、复杂度和故障风险，完全没有必要。

典型场景1：MQ消息消费去重

核心风险：MQ的重试机制（网络抖动、消费超时、服务重启）会导致同一条消息被重复投递，而主流MQ（RocketMQ、Kafka、RabbitMQ）的队列模型，天然保证了同一条消息同一时间只会被投递给一个消费者，不存在并发竞争问题。

正确落地：用消息的唯一MessageId，或者业务唯一键（如订单号）做去重校验，消费前先判断是否已经消费过，已消费则直接返回ACK，无需加锁。

补充：只有当消费逻辑涉及共享资源的并发修改（如批量扣减多个商品的库存），才需要额外的并发控制，普通的通知类、数据同步类、报表统计类消息，纯幂等完全足够。

典型场景2：前端非交易类重复提交防护

核心风险：用户连续点击按钮、网络重试导致的重复表单提交，而非高并发的资源竞争。典型场景：用户提交反馈、修改个人信息、发布文章/评论、申请非资金类服务等。

正确落地：前端按钮置灰+后端「请求唯一令牌Token」/业务唯一号去重，即可完全解决问题。极端情况下，数据库唯一索引会直接拦截重复写入，其开销远小于分布式锁的全链路开销。

典型场景3：天然幂等的操作

核心特征：操作本身执行1次和N次的结果完全一致，无任何业务副作用，连额外的幂等处理都无需做，更不需要分布式锁。

典型例子：

• 所有GET类的查询接口，不修改任何数据，天然幂等；
• 固定值覆盖更新：UPDATE user SET name = 'xxx' WHERE id = 1，无论执行多少次，最终name的值都是固定的；
• 按唯一条件的删除操作：DELETE FROM order WHERE order_no = 'xxx'，无论执行多少次，最终的结果都是这条订单被删除，无额外副作用。

典型场景4：低并发定时任务的重复执行防护

核心风险：定时任务重试、多实例误触发导致的重复执行，而非集群高并发抢占。典型场景：每日凌晨的对账数据归档、用户账单生成、非核心数据同步任务。

正确落地：记录任务执行日期+执行状态，只要当日任务已执行成功，再次触发直接返回，纯幂等即可完全兜底，无需分布式锁。

2.2 只用分布式锁就足够的场景

这类场景的核心共性：主要矛盾是「同一时刻的并发抢占共享资源」，不存在重复执行的业务风险，或者操作本身天然幂等，重复执行无任何副作用。此时无需额外做幂等处理，分布式锁已经完全解决了核心问题。

典型场景1：缓存击穿防护

核心风险：热点Key过期时，大量并发请求同时穿透到数据库，导致数据库压力骤增，甚至宕机。这里的核心问题是并发，而非重复执行的副作用。

正确落地：用分布式锁保证，同一时间只有1个请求去查询数据库并刷新缓存，其余请求等待缓存刷新完成，或降级返回默认值。

底层逻辑：就算多个请求先后刷新缓存，最终缓存中的值都是完全一致的，重复刷新只会浪费极少量的数据库资源，无任何业务副作用，锁的互斥性已经解决了核心的缓存击穿问题。

典型场景2：分布式集群主节点选举/任务抢占

核心风险：集群多实例同时抢主节点身份、抢任务执行权，必须保证同一时间只有1个实例承担核心职责，避免重复调度、数据错乱。典型场景：分布式定时任务的集群抢占、大数据任务的资源分片、主从架构的节点选举。

正确落地：用分布式锁实现抢占机制，只有抢到锁的实例，才能成为主节点，执行核心任务。

底层逻辑：主节点选举、任务抢占这类操作，重复执行的结果要么是维持原主节点，要么是正常的主备切换，无任何不可逆的业务副作用，锁的互斥性已经完全覆盖了核心风险。

典型场景3：分布式限流的令牌桶并发控制

核心风险：高并发下，多个请求同时扣减限流令牌，导致限流规则失效，无法精准控制QPS。这里的核心问题是并发修改共享的令牌数量，而非重复执行的副作用。

正确落地：用分布式锁（或Redis原子操作）保证令牌扣减的原子性，同一时间只有1个请求能修改令牌数量，确保限流精度。

底层逻辑：每个请求对应一次独立的令牌扣减，重复请求本身就是独立的流量，重复扣减完全符合限流规则，无业务副作用。

典型场景4：分布式环境下的排他性资源占用

核心风险：多个实例同时占用同一排他性资源，导致资源冲突、操作失败。典型场景：分布式环境下的端口占用、独占文件写入、硬件设备的独占访问。

正确落地：用分布式锁保证，同一时间只有1个实例能占用该资源，其余实例只能等待或降级。

底层逻辑：资源一旦被占用，其他实例就算重复抢锁也只会失败，不会产生任何业务副作用，锁的互斥性完全覆盖了核心风险。

2.3 必须两者联用的场景

这类场景的核心共性：同时存在高并发共享资源竞争 + 重复执行风险，且操作本身有不可逆的累积效应，会产生严重的业务副作用。此时缺了任何一个，都会导致数据错乱、资损等严重线上故障。

典型场景1：核心交易链路（订单支付、扣款、退款、提现）

风险双叠加：

• 重复执行风险：用户连续点击支付、支付网关重试、MQ消息重发、分布式事务重试，都会导致重复的支付请求。只用分布式锁的话，第一个请求执行完释放锁后，第二个重复请求仍能拿到锁，再次执行扣款，导致用户被扣两次钱。
• 并发竞争风险：高并发下，多个请求同时处理同一笔订单，只用幂等处理的话，会出现竞态问题。两个请求同时查询到订单状态为「待支付」，同时进入扣款流程，最终导致重复支付、账户余额超扣。

正确落地：用分布式锁解决并发竞态问题，保证同一时间只有1个请求能处理该订单；用幂等处理做最终兜底，保证就算锁失效、请求重试，也不会重复执行扣款。

典型场景2：库存扣减、商品秒杀、优惠券核销

风险双叠加：

• 重复执行风险：用户重复下单、MQ重试导致重复扣减库存、重复核销优惠券，只用分布式锁无法防止时间错开的重复扣减。
• 并发竞争风险：秒杀场景下，数万请求同时抢同一商品的库存，只用幂等处理会出现超卖。多个请求同时查到库存充足，同时执行扣减，最终导致库存为负。

正确落地：用分布式锁保证同一时间只有1个请求能扣减该商品的库存，解决并发超卖问题；用订单号做库存扣减的唯一凭证，保证同一订单不会重复扣减库存，做最终兜底。

典型场景3：分布式事务（TCC/SAGA/AT模式）

风险双叠加：

• 重复执行风险：分布式事务的网络抖动、超时重试，会导致Confirm/Cancel/补偿阶段被重复调用，必须保证幂等，否则会出现重复提交、重复回滚。
• 并发竞争风险：多个分支事务同时操作同一笔资源（如同一账户的余额、同一商品的库存），必须用分布式锁保证操作的原子性，防止数据错乱。

行业规范：在分布式事务的实现规范中，幂等性是硬性要求，而分布式锁是并发场景下的必要保障，两者缺一不可。

典型场景4：高并发下的状态机流转场景

典型场景：订单状态流转（待支付→已支付→已发货→已完成）、理赔单审核流转、合同审批流程。

风险双叠加：

• 重复执行风险：重复请求会导致状态被重复流转，比如已完成的订单再次触发发货逻辑。
• 并发竞争风险：多个请求同时修改同一订单的状态，导致状态流转错乱，比如已取消的订单被标记为已支付。

正确落地：用分布式锁保证同一时间只有1个请求能修改订单状态，防止并发状态覆盖；用状态机的前置校验实现幂等，保证状态只能正向流转一次，重复请求直接拦截。

三、代码实战

3.1 环境依赖配置

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           <version>1.18.32</version>
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           <plugin>
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                           <groupId>org.projectlombok</groupId>
                           <artifactId>lombok</artifactId>
                       </exclude>
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               </configuration>
           </plugin>
       </plugins>
   </build>
</project>


3.2 数据库表结构（MySQL 8.0）

CREATE TABLE `t_order_info` (
 `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
 `order_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '订单号',
 `user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',
 `sku_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品SKU ID',
 `buy_num` int NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '购买数量',
 `order_amount` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单金额',
 `order_status` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '订单状态：0-待支付，1-已支付，2-已发货，3-已完成，4-已取消',
 `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (`id`),
 UNIQUE KEY `uk_order_no` (`order_no`),
 KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='订单表';

CREATE TABLE `t_sku_stock` (
 `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
 `sku_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品SKU ID',
 `stock_num` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '库存数量',
 `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (`id`),
 UNIQUE KEY `uk_sku_id` (`sku_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='商品库存表';

CREATE TABLE `t_idempotent_record` (
 `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
 `unique_key` varchar(128) NOT NULL COMMENT '幂等唯一键',
 `business_type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '业务类型',
 `request_info` text COMMENT '请求信息',
 `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 PRIMARY KEY (`id`),
 UNIQUE KEY `uk_unique_key` (`unique_key`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='幂等去重表';


3.3 核心实体类

package com.jam.demo.entity;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;

/**
* 订单实体类
* @author ken
*/
@Data
@TableName("t_order_info")
public class OrderInfo {
   @TableId(type = IdType.AUTO)
   private Long id;
   private String orderNo;
   private Long userId;
   private Long skuId;
   private Integer buyNum;
   private BigDecimal orderAmount;
   private Integer orderStatus;
   private LocalDateTime createTime;
   private LocalDateTime updateTime;
}


package com.jam.demo.entity;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

/**
* 商品库存实体类
* @author ken
*/
@Data
@TableName("t_sku_stock")
public class SkuStock {
   @TableId(type = IdType.AUTO)
   private Long id;
   private Long skuId;
   private Integer stockNum;
   private LocalDateTime createTime;
   private LocalDateTime updateTime;
}


package com.jam.demo.entity;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

/**
* 幂等去重记录实体类
* @author ken
*/
@Data
@TableName("t_idempotent_record")
public class IdempotentRecord {
   @TableId(type = IdType.AUTO)
   private Long id;
   private String uniqueKey;
   private String businessType;
   private String requestInfo;
   private LocalDateTime createTime;
}


3.4 Mapper层

package com.jam.demo.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.jam.demo.entity.OrderInfo;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

/**
* 订单Mapper
* @author ken
*/
@Mapper
public interface OrderInfoMapper extends BaseMapper<OrderInfo> {
}


package com.jam.demo.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.jam.demo.entity.SkuStock;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Update;

/**
* 商品库存Mapper
* @author ken
*/
@Mapper
public interface SkuStockMapper extends BaseMapper<SkuStock> {

   /**
    * 扣减库存
    * @param skuId 商品SKU ID
    * @param num 扣减数量
    * @return 影响行数
    */
   @Update("UPDATE t_sku_stock SET stock_num = stock_num - #{num} WHERE sku_id = #{skuId} AND stock_num >= #{num}")
   int deductStock(@Param("skuId") Long skuId, @Param("num") Integer num);
}


package com.jam.demo.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.jam.demo.entity.IdempotentRecord;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

/**
* 幂等记录Mapper
* @author ken
*/
@Mapper
public interface IdempotentRecordMapper extends BaseMapper<IdempotentRecord> {
}


3.5 幂等处理通用实现

package com.jam.demo.service;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.jam.demo.entity.IdempotentRecord;
import com.jam.demo.mapper.IdempotentRecordMapper;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.dao.DuplicateKeyException;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;

/**
* 幂等处理服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class IdempotentService {

   private final IdempotentRecordMapper idempotentRecordMapper;

   /**
    * 幂等性校验
    * @param uniqueKey 业务唯一键
    * @param businessType 业务类型
    * @param requestInfo 请求信息
    * @return true-校验通过（首次请求），false-校验不通过（重复请求）
    */
   @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
   public boolean checkIdempotent(String uniqueKey, String businessType, String requestInfo) {
       if (!StringUtils.hasText(uniqueKey) || !StringUtils.hasText(businessType)) {
           throw new IllegalArgumentException("幂等唯一键和业务类型不能为空");
       }

       LambdaQueryWrapper<IdempotentRecord> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<IdempotentRecord>()
               .eq(IdempotentRecord::getUniqueKey, uniqueKey)
               .eq(IdempotentRecord::getBusinessType, businessType);
       IdempotentRecord existRecord = idempotentRecordMapper.selectOne(queryWrapper);
       if (!ObjectUtils.isEmpty(existRecord)) {
           log.warn("重复请求，uniqueKey:{}, businessType:{}", uniqueKey, businessType);
           return false;
       }

       try {
           IdempotentRecord record = new IdempotentRecord();
           record.setUniqueKey(uniqueKey);
           record.setBusinessType(businessType);
           record.setRequestInfo(requestInfo);
           idempotentRecordMapper.insert(record);
           return true;
       } catch (DuplicateKeyException e) {
           log.warn("唯一索引拦截重复请求，uniqueKey:{}, businessType:{}", uniqueKey, businessType);
           return false;
       }
   }

   /**
    * 删除幂等记录（用于业务执行失败时回滚）
    * @param uniqueKey 业务唯一键
    * @param businessType 业务类型
    */
   @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
   public void deleteIdempotentRecord(String uniqueKey, String businessType) {
       if (!StringUtils.hasText(uniqueKey) || !StringUtils.hasText(businessType)) {
           return;
       }
       LambdaQueryWrapper<IdempotentRecord> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<IdempotentRecord>()
               .eq(IdempotentRecord::getUniqueKey, uniqueKey)
               .eq(IdempotentRecord::getBusinessType, businessType);
       idempotentRecordMapper.delete(queryWrapper);
   }
}


3.6 分布式锁通用实现

package com.jam.demo.service;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Supplier;

/**
* 分布式锁服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class DistributedLockService {

   private final RedissonClient redissonClient;

   private static final long DEFAULT_WAIT_TIME = 3L;
   private static final long DEFAULT_LEASE_TIME = 30L;
   private static final TimeUnit DEFAULT_TIME_UNIT = TimeUnit.SECONDS;

   /**
    * 加锁执行业务（无返回值）
    * @param lockKey 锁的key
    * @param business 要执行的业务逻辑
    */
   public void lockAndRun(String lockKey, Runnable business) {
       lockAndRun(lockKey, DEFAULT_WAIT_TIME, DEFAULT_LEASE_TIME, DEFAULT_TIME_UNIT, business);
   }

   /**
    * 加锁执行业务（自定义超时时间，无返回值）
    * @param lockKey 锁的key
    * @param waitTime 等待获取锁的最大时间
    * @param leaseTime 锁的持有时间
    * @param timeUnit 时间单位
    * @param business 要执行的业务逻辑
    */
   public void lockAndRun(String lockKey, long waitTime, long leaseTime, TimeUnit timeUnit, Runnable business) {
       if (!StringUtils.hasText(lockKey)) {
           throw new IllegalArgumentException("锁的key不能为空");
       }
       if (ObjectUtils.isEmpty(business)) {
           throw new IllegalArgumentException("业务逻辑不能为空");
       }

       RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
       boolean lockAcquired = false;
       try {
           lockAcquired = lock.tryLock(waitTime, leaseTime, timeUnit);
           if (!lockAcquired) {
               log.warn("获取分布式锁失败，lockKey:{}", lockKey);
               throw new RuntimeException("系统繁忙，请稍后再试");
           }
           business.run();
       } catch (InterruptedException e) {
           Thread.currentThread().interrupt();
           log.error("获取分布式锁被中断，lockKey:{}", lockKey, e);
           throw new RuntimeException("系统繁忙，请稍后再试");
       } finally {
           if (lockAcquired && lock.isHeldByCurrentThread()) {
               lock.unlock();
           }
       }
   }

   /**
    * 加锁执行业务（有返回值）
    * @param lockKey 锁的key
    * @param business 要执行的业务逻辑
    * @return 业务执行结果
    * @param <T> 返回值类型
    */
   public <T> T lockAndGet(String lockKey, Supplier<T> business) {
       return lockAndGet(lockKey, DEFAULT_WAIT_TIME, DEFAULT_LEASE_TIME, DEFAULT_TIME_UNIT, business);
   }

   /**
    * 加锁执行业务（自定义超时时间，有返回值）
    * @param lockKey 锁的key
    * @param waitTime 等待获取锁的最大时间
    * @param leaseTime 锁的持有时间
    * @param timeUnit 时间单位
    * @param business 要执行的业务逻辑
    * @return 业务执行结果
    * @param <T> 返回值类型
    */
   public <T> T lockAndGet(String lockKey, long waitTime, long leaseTime, TimeUnit timeUnit, Supplier<T> business) {
       if (!StringUtils.hasText(lockKey)) {
           throw new IllegalArgumentException("锁的key不能为空");
       }
       if (ObjectUtils.isEmpty(business)) {
           throw new IllegalArgumentException("业务逻辑不能为空");
       }

       RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
       boolean lockAcquired = false;
       try {
           lockAcquired = lock.tryLock(waitTime, leaseTime, timeUnit);
           if (!lockAcquired) {
               log.warn("获取分布式锁失败，lockKey:{}", lockKey);
               throw new RuntimeException("系统繁忙，请稍后再试");
           }
           return business.get();
       } catch (InterruptedException e) {
           Thread.currentThread().interrupt();
           log.error("获取分布式锁被中断，lockKey:{}", lockKey, e);
           throw new RuntimeException("系统繁忙，请稍后再试");
       } finally {
           if (lockAcquired && lock.isHeldByCurrentThread()) {
               lock.unlock();
           }
       }
   }
}


3.7 两者联用的核心业务实现

package com.jam.demo.service;

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.jam.demo.entity.OrderInfo;
import com.jam.demo.entity.SkuStock;
import com.jam.demo.mapper.OrderInfoMapper;
import com.jam.demo.mapper.SkuStockMapper;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.UUID;

/**
* 订单支付服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderPayService {

   private final OrderInfoMapper orderInfoMapper;
   private final SkuStockMapper skuStockMapper;
   private final IdempotentService idempotentService;
   private final DistributedLockService distributedLockService;
   private final TransactionTemplate transactionTemplate;

   private static final String BUSINESS_TYPE_ORDER_PAY = "ORDER_PAY";
   private static final String LOCK_KEY_PREFIX_ORDER = "order:pay:";
   private static final String LOCK_KEY_PREFIX_STOCK = "stock:deduct:";

   /**
    * 创建订单
    * @param userId 用户ID
    * @param skuId 商品SKU ID
    * @param buyNum 购买数量
    * @return 订单号
    */
   public String createOrder(Long userId, Long skuId, Integer buyNum) {
       if (ObjectUtils.isEmpty(userId) || ObjectUtils.isEmpty(skuId) || ObjectUtils.isEmpty(buyNum) || buyNum <= 0) {
           throw new IllegalArgumentException("参数异常");
       }

       SkuStock skuStock = skuStockMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<SkuStock>().eq(SkuStock::getSkuId, skuId));
       if (ObjectUtils.isEmpty(skuStock) || skuStock.getStockNum() < buyNum) {
           throw new RuntimeException("商品库存不足");
       }

       String orderNo = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
       OrderInfo orderInfo = new OrderInfo();
       orderInfo.setOrderNo(orderNo);
       orderInfo.setUserId(userId);
       orderInfo.setSkuId(skuId);
       orderInfo.setBuyNum(buyNum);
       orderInfo.setOrderAmount(new BigDecimal("100.00").multiply(new BigDecimal(buyNum)));
       orderInfo.setOrderStatus(0);
       orderInfoMapper.insert(orderInfo);

       return orderNo;
   }

   /**
    * 订单支付（幂等+分布式锁联用核心实现）
    * @param orderNo 订单号
    * @return 支付结果
    */
   public Boolean payOrder(String orderNo) {
       // 1. 幂等性前置校验，拦截重复请求
       boolean idempotentPass = idempotentService.checkIdempotent(orderNo, BUSINESS_TYPE_ORDER_PAY, JSON.toJSONString(orderNo));
       if (!idempotentPass) {
           log.info("订单重复支付，直接返回成功，orderNo:{}", orderNo);
           return Boolean.TRUE;
       }

       // 2. 分布式锁，解决并发竞争问题，锁粒度为订单号，保证同一时间只有一个请求处理该订单
       String lockKey = LOCK_KEY_PREFIX_ORDER + orderNo;
       return distributedLockService.lockAndGet(lockKey, () -> {
           // 3. 编程式事务，保证库存扣减和订单状态更新的原子性
           return transactionTemplate.execute(status -> {
               try {
                   // 4. 订单状态二次校验，防止并发修改
                   OrderInfo orderInfo = orderInfoMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<OrderInfo>().eq(OrderInfo::getOrderNo, orderNo));
                   if (ObjectUtils.isEmpty(orderInfo)) {
                       throw new RuntimeException("订单不存在");
                   }
                   if (orderInfo.getOrderStatus() != 0) {
                       log.warn("订单状态异常，无法支付，orderNo:{}, orderStatus:{}", orderNo, orderInfo.getOrderStatus());
                       return Boolean.TRUE;
                   }

                   // 5. 库存扣减加锁，解决高并发超卖问题
                   String stockLockKey = LOCK_KEY_PREFIX_STOCK + orderInfo.getSkuId();
                   int deductResult = distributedLockService.lockAndGet(stockLockKey, () ->
                           skuStockMapper.deductStock(orderInfo.getSkuId(), orderInfo.getBuyNum())
                   );
                   if (deductResult <= 0) {
                       throw new RuntimeException("商品库存不足，支付失败");
                   }

                   // 6. 更新订单状态为已支付
                   orderInfo.setOrderStatus(1);
                   orderInfoMapper.updateById(orderInfo);

                   log.info("订单支付成功，orderNo:{}", orderNo);
                   return Boolean.TRUE;
               } catch (Exception e) {
                   // 7. 业务执行失败，回滚事务，删除幂等记录，允许后续重试
                   status.setRollbackOnly();
                   idempotentService.deleteIdempotentRecord(orderNo, BUSINESS_TYPE_ORDER_PAY);
                   log.error("订单支付失败，orderNo:{}", orderNo, e);
                   throw new RuntimeException(e.getMessage(), e);
               }
           });
       });
   }
}


3.8 接口层实现

package com.jam.demo.controller;

import com.jam.demo.service.OrderPayService;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

/**
* 订单支付接口
* @author ken
*/
@RestController
@RequestMapping("/order")
@RequiredArgsConstructor
@Tag(name = "订单管理", description = "订单创建与支付接口")
public class OrderController {

   private final OrderPayService orderPayService;

   @PostMapping("/create")
   @Operation(summary = "创建订单", description = "创建商品订单，返回订单号")
   public ResponseEntity<String> createOrder(
           @Parameter(description = "用户ID", required = true) @RequestParam Long userId,
           @Parameter(description = "商品SKU ID", required = true) @RequestParam Long skuId,
           @Parameter(description = "购买数量", required = true) @RequestParam Integer buyNum) {
       String orderNo = orderPayService.createOrder(userId, skuId, buyNum);
       return ResponseEntity.ok(orderNo);
   }

   @PostMapping("/pay/{orderNo}")
   @Operation(summary = "订单支付", description = "订单支付接口，包含幂等处理与分布式锁控制")
   public ResponseEntity<Boolean> payOrder(
           @Parameter(description = "订单号", required = true) @PathVariable String orderNo) {
       Boolean result = orderPayService.payOrder(orderNo);
       return ResponseEntity.ok(result);
   }
}


四、高频踩坑指南

4.1 坑1：用分布式锁实现幂等

错误原因：锁的生命周期是单次请求，无法解决时间错开的重复请求，最终导致资损。 正确做法：幂等是业务正确性的兜底，必须单独实现，锁只能解决并发问题。

4.2 坑2：有了幂等处理，就不需要分布式锁

错误原因：纯业务幂等的「先查询，再判断，再写入」，不是原子操作，高并发下会出现竞态问题。比如两个请求同时查询到订单待支付，同时进入扣款流程，最终导致重复支付。 正确做法：高并发共享资源修改场景，必须在幂等的基础上，叠加分布式锁，或者用数据库的唯一索引+行锁来实现原子性的幂等校验。

4.3 坑3：分布式锁超时释放，导致业务逻辑还没执行完，锁就没了

错误原因：自己实现的Redis锁，没有锁续期机制，业务执行时间超过锁超时时间，锁被自动释放，导致多个请求同时进入临界区。 正确做法：生产环境优先使用Redisson等成熟的分布式锁框架，自带看门狗机制，会自动续期，避免锁提前释放。

4.4 坑4：幂等去重表没有设置唯一索引，导致重复数据

错误原因：只在业务代码里做了去重查询，没有在数据库表中给唯一键设置唯一索引，高并发下还是会插入重复数据。 正确做法：幂等去重表，必须给业务唯一键设置唯一索引，用数据库的底层约束做最终兜底。

4.5 坑5：分布式锁的粒度太粗，导致系统性能急剧下降

错误原因：比如秒杀场景，用商品ID做锁Key，导致所有抢该商品的请求都串行执行，QPS上不去。 正确做法：锁的粒度要尽可能细，比如库存扣减可以用分段锁，把库存分成多段，每段一个锁，大幅提升并发性能。

五、最佳实践决策指南

总结

在分布式系统开发中，没有万能的银弹，只有适合场景的正确方案。幂等处理和分布式锁，一个是业务正确性的最终兜底防线，一个是并发场景下的前置防护手段，两者各司其职，互为补充，绝不能相互替代，也不是必须绑定使用。

作为开发者，我们最核心的能力，不是会用多少框架和API，而是能精准定位业务场景的核心风险，选择最适合的技术方案，用最低的成本，解决最核心的问题。希望本文能帮你彻底理清两者的底层逻辑，避开高频踩坑点，写出更健壮、更高性能的分布式系统代码。