很多人在刚接触分布式系统的时候，都会遇到一个问题： 多个服务实例同时处理同一件事情，如何避免数据被重复处理？ 例如： * 用户抢优惠券 * 定时任务执行 * 库存扣减 * 订单状态更新 如果系统只有一个进程，其实很简单，用 本地锁（mutex） 就能解决。 但在微服务架构或者集群部署之后，问题就变了。 系统可能有： * 10个服务实例 * 100个Worker * 甚至多个数据中心 这时候，本地锁就完全失效了，因为不同进程之间根本不知道彼此的锁状态。 于是就出现了一个概念： 分布式锁（Distributed Lock） 分布式锁的目标很简单： 在分布式环境下，保证某一时刻只有一个节点能执行某段逻辑。 为什么 Redis 可以做分布式锁？ 在实现分布式锁的时候，很多人第一反应是数据库。 例如： select ... for update 但数据库锁的问题是： * 性能差 * 锁粒度大 * 并发高时压力很大 于是大家开始寻找一个更适合做锁的系统。 Redis就非常合适。 原因很简单：