一个在并发场景下中特别容易混淆的话题：
Redisson 的分布式锁、MySQL 的乐观锁（version 字段）、还有状态机——这仨到底该用在哪儿？能不能互相替代？
很多同学一遇到“重复提交”或“并发冲突”，就一股脑全上：加个 Redis 锁、搞个 version 字段、再套个 if 判断状态……结果代码又重又慢，还可能漏掉关键问题。
其实，这三种机制根本不是一类东西，它们解决的是不同层面的问题。用错了，轻则性能浪费，重则数据出错。
下面我就结合我们真实的业务场景，把它们的区别说清楚，并告诉你怎么组合才最安全、最高效。
一、先说结论：它们各管一摊事
| 机制 | 解决什么问题？ | 本质 |
|---|---|---|
| Redisson 分布式锁 | 控制“谁在操作” | 悲观锁：假设会冲突，先锁住（适用于同步请求） |
| MySQL 乐观锁（version） | 防止“基于旧数据的更新覆盖新数据” | 无锁并发控制：先改，失败再重试 |
| 状态机 | 防止“非法的状态跳转” | 必须放在 UPDATE 的 WHERE 中，作为写时兜底 |
状态机的兜底和乐观锁一样，放进 SQL 的 WHERE 条件里。
二、Redisson 分布式锁：同步请求的主力防线
Redisson 锁的核心思想很简单：
同一时间，只让一个人干这件事。
典型写法：
RLock lock = redisson.getLock("user_rights_update:" + userId);
if (lock.tryLock(0, TimeUnit.SECONDS)) { // 快速失败：拿不到立刻返回
try {
// 更新用户权益
} finally {
lock.unlock();
}
} else {
throw new BusinessException("操作太频繁，请稍后再试");
}
这种 “拿不到锁就直接失败” 的行为，就是典型的 悲观锁策略。
✅ 适合场景：
- 用户实时操作（如充值、消费、修改配置）
- 需要严格串行的高频写入
- 大部分日常同步业务流量
💡 在我们系统里，99% 的同步实时请求靠 Redisson 锁就能稳稳兜住。
但它无法覆盖所有场景——尤其是那些异步、延迟、重试的操作，比如：
- 支付/退款的第三方回调；
- MQ 消息的重复投递或延迟消费；
- 定时任务的补偿逻辑；
- 人工后台重推操作。
这些请求到来时，Redisson 锁早已释放，内存状态也无从谈起。
唯一可信的，只有数据库里持久化的状态和版本号。
所以，状态机 + 乐观锁 的双重 WHERE 条件，不仅是锁失效的兜底，更是整个异步系统的安全基石。
三、MySQL 乐观锁：批量导入、重试场景的救星
这里分享一个我们真实的业务场景：
我们要把一批老系统的客户迁移到新系统，初始化他们的用户权益（积分、等级、资格等）。
这个过程有几个关键特点：
- 数据量大（几十万甚至上百万用户）；
- 允许多次重试（比如某次导入中途失败，后续可重新跑）；
- 导入期间，用户可能已经在新系统活跃（比如自己注册、充值、消费），导致权益数据已被修改。
如果对每个用户都加 Redisson 锁？
- 锁数量巨大，Redis 压力剧增；
- 导入速度极慢，无法接受；
- 更重要的是——没必要，因为这不是高并发实时请求，而是后台异步任务。
于是我们选择：给用户权益表加上 version 字段，用乐观锁安全更新。
具体做法是：
-
先查询当前用户权益的最新状态和 version：
UserRights current = userRightsMapper.selectById(userId); -
尝试基于当前 version 更新：
UPDATE user_rights SET points = #{newPoints}, level = #{newLevel}, version = version + 1 WHERE user_id = #{userId} AND version = #{currentVersion};
- 如果用户从未在新系统操作过 → 更新成功；
- 如果用户已经充值或修改过权益（version 已变更）→
WHERE条件不满足，更新失败，自动跳过该用户； - 后续重试时，依然会读取最新的 version，不会覆盖用户的真实操作。
✅ 这种设计的优势非常明显：
- 无需加任何锁，性能极高，适合大批量处理；
- 天然支持幂等重试：跑多少次都不怕；
- 保护用户已有数据：绝不覆盖用户在新系统产生的真实行为。
乐观锁的是“基于当前版本号更新”。
四、状态机：真正的兜底是在 UPDATE 的 WHERE 里（尤其为 MQ 而生）
很多人以为状态机就是写个 if 判断：
if (order.getStatus() != OrderStatus.CREATED) {
throw new Exception("不能重复支付");
}
但这种做法在高并发或异步场景下是无效的——因为判断和更新不是原子的。更糟的是，在 MQ 回调、定时任务等场景中，这个 if 根本没有上下文可言。
正确做法：状态条件必须放进 SQL 的 WHERE 子句
UPDATE orders
SET status = 'PAID', version = version + 1
WHERE id = 123
AND status = 'CREATED' -- ← 状态机兜底：只允许从 CREATED 变 PAID
AND version = 5; -- ← 乐观锁兜底：基于最新版本
只有当当前状态确实是 CREATED 且 version 匹配时，更新才会成功。
这个设计，正是为了应对 MQ、回调、补偿等异步场景而存在的。
🌰 案例：支付回调晚到
- 用户下单 → 系统加锁 → 创建订单（status=CREATED）；
- 3 分钟后，MQ 检测到未支付，自动取消订单（status=CANCELLED）；
- 5 分钟后，微信支付回调终于到达，尝试将订单设为 PAID。
如果没有状态机兜底：
- 回调代码只查订单是否存在，就直接更新 → 已取消的订单被错误激活，资损！
如果有状态机在 WHERE 中：
status = 'CREATED'条件不满足 → 更新失败 → 安全退出。
这个场景里，Redisson 锁早在下单完成后就释放了，根本覆盖不到回调时刻。真正守住底线的，是状态机 + 乐观锁。
五、正确姿势：一锁、二判、三更新
真正健壮的高并发逻辑，往往是三者按顺序配合：
✅ 第一步：加锁（Redisson）
控制同步请求的并发入口，99% 的实时操作靠它就够了。
✅ 第二步：判断（可选内存预检）
快速拦截明显非法请求（提升用户体验），但不能依赖它做安全校验。
✅ 第三步：更新（乐观锁 + 状态机 双重兜底）
把 version 和 status 都放进 WHERE，让数据库原子地保证一致性。
场景1：用户实时充值（同步）
RLock lock = getLock(userId);
lock.lock();
try {
UserRights rights = loadRights(userId);
if (rights.status == FROZEN) throw error("冻结账户");
boolean success = updateWithVersionAndStatus(
userId, rights.version, RightsStatus.ACTIVE, newBalance
);
if (!success) throw error("请重试");
} finally {
lock.unlock();
}
场景2：MQ 消费支付回调（异步）
// 无锁！直接双重兜底更新
boolean success = updateOrderStatus(
orderId,
expectedVersion, // 可从消息体或 DB 查询
OrderStatus.CREATED, // 只允许从 CREATED 变 PAID
OrderStatus.PAID
);
if (!success) {
log.warn("订单 {} 状态已变更，跳过回调", orderId);
}
六、总结：什么时候用什么？
| 场景 | 推荐方案 |
|---|---|
| 用户实时操作（充值、下单） | Redisson 锁 +（可选预检）+ 乐观锁 + 状态机（WHERE 中） |
| 批量导入、数据迁移 | 乐观锁 + 状态机（WHERE 中），无需加锁 |
| MQ 消费、回调、补偿任务 | 无需锁！直接双重兜底更新 |
| 极端异常兜底（锁失效） | 数据库层的 WHERE 条件是最后防线 |
同步靠锁，异步靠状态；
安全不在 if，而在 WHERE。
