本文探讨了在项目优化锁粒度时，如何将单行数据并发控制从乐观锁（version）改造为分布式锁。核心场景是员工每天上报作业数据，由于数据上报可能乱序，需要确保更新时间范围（start_time, end_time）时不会发生并发覆盖。文章提出了期望实现 `[user_id + [start_time, end_time]]` 粒度的锁，类似于数据库的间隙锁，锁定特定用户的特定时间范围，以解决高并发下的数据竞争问题，并寻求实现思路。

🎯 **问题背景与优化目标**: 项目中需要优化锁粒度，将现有乐观锁（version）机制改造为分布式锁，以解决高并发场景下，员工每日作业数据上报时，时间范围更新（start_time, end_time）可能发生的并发覆盖问题。

🔒 **核心需求与锁粒度设计**: 关键在于实现类似数据库间隙锁的机制，能够锁定特定用户在特定时间范围内的作业数据更新，即期望的锁粒度为 `[user_id + [start_time, end_time]]`，以防止乱序上报的数据对时间范围造成不正确的覆盖。

💡 **改造方向与挑战**: 当前采用乐观锁（version）已无法满足高并发需求，因此需要引入分布式锁。挑战在于如何高效、准确地实现上述细粒度的分布式锁，以保证数据的一致性和准确性。

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！