在 Go 项目中通过 MySQL 唯一键实现分布式锁是一种常见方案，但其存在多类问题，需谨慎权衡。以下是主要问题及分析：
⚠️ 1. 基本功能缺陷
- 不可重入性
同一线程无法多次获取同一锁（如递归调用或嵌套函数中需重复加锁）。若未设计额外机制（如记录线程标识和重入计数），会导致线程自我阻塞或死锁。 - 无自动超时释放（TTL）
锁依赖手动删除释放。若持有锁的进程崩溃、重启或网络中断，锁会永久残留，其他线程将无法获取（需额外实现超时清理或看门狗续期）。
🔄 2. 死锁风险
- 唯一键插入冲突引发的死锁
多个事务同时插入相同唯一键时，MySQL 在REPEATABLE READ隔离级别下会触发间隙锁（Gap Locks）与插入意向锁（Insert Intention Locks）的循环等待。例如：事务 A 插入成功，事务 B/C 等待；若 A 回滚，B 和 C 可能因竞争同一资源形成死锁。 - 跨锁嵌套死锁
若不同函数或服务层多次调用同一锁（如接口 A 调用接口 B，两者均尝试加锁），会因非重入性导致线程永久阻塞。
⏱️ 3. 性能瓶颈
- 高并发下效率低下
频繁的锁竞争会导致大量事务因唯一键冲突回滚（如INSERT失败后重试），增加数据库压力。相比 Redis 等内存数据库，MySQL 的磁盘 I/O 和事务开销显著降低吞吐量。 - 阻塞式获取的局限性
若需实现阻塞等待（如SELECT ... FOR UPDATE），可能因 MySQL 优化器将行锁升级为表锁，导致无关资源被阻塞。
🛡️ 4. 可靠性与健壮性问题
- 锁释放失败
释放锁需执行DELETE操作。若此时数据库连接超时、节点宕机或事务提交失败，锁将无法释放，需依赖外部监控或重试机制。 - 集群部署的弱一致性
MySQL 主从异步复制下，若主节点在锁数据同步前宕机，从节点升级后锁记录丢失，导致多客户端同时持有锁（违反互斥性）。
🔗 5. 锁释放的竞态条件
- 非原子性操作
释放锁时需先验证持有者身份（如holder字段），再执行DELETE。若未通过事务或 Lua 脚本保证原子性，可能误删其他线程持有的锁（如：校验通过后锁被其他线程抢占）。
💎 总结与建议
MySQL 唯一键锁适用于低并发、简单场景，但其在功能完整性、死锁风险、性能等方面存在显著短板。若必须采用此方案，可通过以下优化缓解问题：
- 增加 TTL 机制：定时清理过期锁，或实现续期逻辑（类似看门狗）。
- 支持可重入：在表中记录线程标识和重入次数，或内存中维护重入状态。
- 避免阻塞操作 ：改用乐观锁（如 CAS 重试）而非
FOR UPDATE。 - 降级隔离级别 ：使用
READ COMMITTED禁用间隙锁，减少死锁概率。 - 原子化释放 ：通过事务或
ON DUPLICATE KEY UPDATE确保操作原子性。
👉 高并发场景下，建议优先考虑 Redis（原子命令+RedLock）或 ZooKeeper（临时节点+Watch 机制），它们在性能、死锁规避和 TTL 支持上更具优势。