分布式场景下，锁的粒度和事务的粒度，如何控制？

分布式场景下，锁的粒度和事务的粒度，如何控制？

业务背景

1. 场景：在线电商平台的订单提交与库存扣减系统
2. 用户行为：用户在商品详情页点击「立即下单」后，系统需同时完成以下操作：
   • 创建订单记录：在订单服务中插入新订单数据（涉及订单表）；
   • 扣减商品库存：在库存服务中更新商品库存（涉及库存表）；
   • 发送支付回调：异步通知支付系统处理支付结果。
3. 系统架构：
   • 基于微服务架构，订单服务与库存服务独立部署，数据库使用MySQL（InnoDB引擎）
   • 分布式锁通过Redis实现，
4. 核心矛盾：在使用分布式锁与事务注解（如 Spring 的 @Transactional）一起时，分布式锁的位置（锁在事务外，还是事务内），分别有什么优缺点？怎么用？

回答

1、锁的粒度 > 事务粒度

• 优点：事务的时长不受锁的影响。
• 缺点：锁的时间会更长，跨越了整个事务。系统吞吐也会更低。

2、事务的粒度 > 锁粒度

• 优点：锁的时长比较短，并发度会更高一些。

• 缺点：

  1. 在事务中进行了外部调用（redis 锁），可能会拖长事务、占用数据库链接等问题。

     参考引用：Java 八股/20-场景问题/事务中不要做外部调用.md

  2. 可能会导致数据不一致（重点）。

     参考引用：Java 八股/20-场景问题/“一锁、二查、三更新”后，还出现了重复数据？.md

3、如何选择？

• 建议考虑先加锁，再加事务。

  可以有效的避免数据库链接被占用、导致数据不一致等问题。

  锁粒度变大，这个是可接受的。