在项目优化锁粒度过程中，需要解决员工作业数据上报的并发更新问题。由于作业数据上报存在乱序，且每次更新时间范围的左右区间不能发生并发覆盖更新，原有的乐观锁机制在面临高并发时显得力不从心。文章旨在探讨如何将乐观锁改造为分布式锁，以实现更细粒度的锁定，例如针对特定用户的特定时间段（[user_id + [start_time, end_time]]）进行锁定，以避免数据竞争，类似于数据库的间隙锁功能，从而确保数据更新的准确性和一致性。

⏳ **当前痛点与背景**：项目中使用乐观锁（version控制）来管理员工每日作业数据的并发更新，但随着并发量的增加，发现此机制在高并发场景下存在数据竞争问题，特别是当更新时间范围的左右区间可能被并发覆盖。这导致需要更精细化的锁机制来保障数据准确性。

🎯 **目标粒度与类比**：期望实现类似数据库间隙锁的分布式锁机制，能够锁定特定用户在特定时间范围内的作业数据（粒度为 `[user_id + [start_time, end_time]]`）。这意味着当一个用户的某段时间作业数据正在被处理或更新时，其他用户或系统进程无法修改该时间段内的数据。

💡 **技术挑战与求助**：作者在实现这种“范围锁”的分布式锁方案时遇到了思路瓶颈，特此向社区寻求指导和解决方案。核心问题在于如何有效地设计和实现这种能够跨越时间区间的分布式锁，以应对作业数据上报的乱序和并发更新的挑战。

🚀 **潜在解决方案方向（推测）**：虽然文章未详述具体方案，但改造思路指向采用分布式锁技术。这可能涉及使用如Redis的Redlock算法、ZooKeeper的顺序节点或专门的分布式锁库，并需要设计一种机制来映射用户ID和时间范围到锁的键名或标识符，以实现精确的范围锁定。

最近项目中需要对锁的粒度进行优化，使用分布式锁的场景是：一个员工每天会进行作业，每次作业都会上报一条作业数据，其中有个 biz_time 字段表示作业实际发生的时间（系统会合并统计它多个作业任务的开始时间和结束时间，即最后数据表中会记录这个人当天的第一个任务的开始时间为 start_time ，最后一个任务的结束时间为 end_time ），但是上报作业数据是会发生乱序的，每次更新时间范围的左右区间不能发生并发覆盖更新。当然系统需求会更加复杂，例如他的不同作业类型切换，需要终止当天的作业时长统计，并开启一段新作业的统计等等，先不用考虑。

现在是用乐观锁通过 version 控制的，由于并发量比较大，希望改造成分布式锁来实现单行数据的并发数据竞争。预期能实现成[user_id + [start_time, end_time]]粒度，也就是某个人的作业时间在某个时间范围被锁住（类似数据库的间隙锁，锁定一个范围）。但是没有思路怎么实现，在此请教一下各位大佬！