在分布式系统中，缓存 和分布式锁都是用于解决高并发场景下的并发控制和资源竞争问题，但它们的适用场景和机制不同，选择哪种方案取决于业务需求。以下是两者的区别：
✅ 一、分布式锁
⚙️ 工作原理
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核心思想 ：确保同一时刻只有一个线程或服务实例能够获取到锁，从而实现串行化处理。
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实现方式：
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Redis 分布式锁（如 Redisson）
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Zookeeper 分布式锁
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数据库表（基于行级锁或唯一索引）
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🏗️ 适用场景
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需要严格保证资源的独占性（如资金扣减、库存扣减等）。
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任务耗时较长，且不允许出现并发修改。
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需要支持事务性，如事务内的数据一致性。
⚡ 优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 串行化，严格保证资源独占性 | 串行化导致并发效率低，吞吐量受限 |
| 可配合超时机制避免死锁 | 需要额外的锁管理器（Redis、Zookeeper等） |
| 易于处理复杂的业务逻辑 | 依赖外部服务，存在可用性和性能瓶颈 |
✅ 二、缓存（Caffeine / Redis 等）
⚙️ 工作原理
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核心思想：将处理中的资源 ID 存储到缓存中，其他线程在发现缓存中已有该资源时，直接返回"正在处理中"，从而避免重复处理。
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实现方式：
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内存缓存（如 Caffeine）
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分布式缓存（如 Redis）
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🏗️ 适用场景
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高并发读写场景，希望在某一短暂时间内避免重复处理。
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任务耗时较短，允许一定程度的"最终一致性"。
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业务允许一定的重试或幂等处理，例如重复扣库存、重复生成报告等。
⚡ 优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 并发量大，吞吐量高，延时小 | 无法严格保证资源独占性 |
| 实现简单，依赖较少 | 缓存超时时可能会导致并发问题 |
| 适合读多写少或允许最终一致性场景 | 需要手动设计缓存失效、过期策略 |
🏷️ 三、应用场景对比
| 场景 | 适用方案 | 原因 |
|---|---|---|
| 库存扣减 | 分布式锁 | 需要严格保证库存准确性，防止超卖。 |
| 订单发货 | 缓存 (Caffeine/Redis) | 发货状态可异步轮询或幂等，减少锁等待。 |
| 定时任务调度 | 分布式锁 | 只允许一个节点在某一时间执行任务。 |
| 支付状态查询 | 缓存 | 高频查询，短暂过期即可，避免高并发。 |
| 防止重复提交 | 缓存 (Token/ID) | 提交频繁，数据可通过重试或最终一致性修复。 |
| 处理同一单据（短时） | 缓存 (Caffeine/Redis) | 处理时间短，使用缓存避免分布式锁开销。 |
| 长时间任务执行 | 分布式锁 | 任务耗时长，缓存容易过期或频繁刷新。 |
🏅 四、如何选择？
| 考量因素 | 分布式锁 | 缓存 |
|---|---|---|
| 业务一致性 | 需要严格一致性 | 最终一致性可接受 |
| 任务耗时 | 较长 | 较短 |
| 并发量 | 低并发，串行执行 | 高并发，批量处理 |
| 可用性 | 外部锁服务，存在单点风险 | 缓存本地或分布式，简单易用 |
| 实现复杂度 | 较高 | 较低 |
| 性能开销 | 较高，存在锁等待 | 较低，直接返回 |
🎯 五、推荐方案
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优先使用缓存：
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如果场景允许"最终一致性"，并且任务耗时短，使用缓存会更简单高效。
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例如：防止订单重复处理、限制高频接口调用。
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必须使用分布式锁：
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涉及资金、库存等关键资源，必须保证唯一性，适合使用分布式锁。
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例如：库存扣减、任务调度等。
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混合使用：
- 在大部分情况下使用缓存进行并发控制，但在极端情况下（例如缓存失效或长任务）使用分布式锁作为兜底策略。
🏁 六、Caffeine 示例（5秒缓存）
java
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class CacheService {
private final Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(1000)
.build();
public boolean tryLock(String key) {
// 如果返回 null，表示没人持有锁，获取锁
return cache.asMap().putIfAbsent(key, "LOCKED") == null;
}
public void releaseLock(String key) {
cache.invalidate(key);
}
public void processOrder(String orderId) {
if (tryLock(orderId)) {
try {
// 模拟业务处理
System.out.println("Processing order: " + orderId);
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
releaseLock(orderId);
}
} else {
System.out.println("Order " + orderId + " is already being processed.");
}
}
}🚀 总结
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缓存 适合短期并发控制，效率更高，但对强一致性不友好。
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分布式锁 适合长时间任务和强一致性场景，但存在性能瓶颈。
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混合方案可在大部分场景下使用缓存，极端情况下使用锁兜底。