在处理员工每日作业数据上报时，由于上报数据可能乱序，并且每次更新时间范围的左右区间不能发生并发覆盖更新，因此需要优化锁的粒度。当前系统使用乐观锁（version控制），但面对高并发量，希望将其改造为分布式锁，以实现单行数据的并发数据竞争。目标是实现类似数据库间隙锁的[user_id + [start_time, end_time]]粒度锁定，即锁定某个用户在特定时间范围内的作业数据，以防止并发更新造成的覆盖问题。文章寻求实现此类分布式锁的思路和方法。

💡 **业务场景痛点：** 员工每日作业数据上报存在乱序现象，导致在更新时间范围（start_time, end_time）时，左右区间可能被并发覆盖，引发数据错误。系统原采用乐观锁（version控制）来处理并发，但面对高并发量，效果不佳。

🎯 **优化目标：** 将现有乐观锁机制升级为分布式锁，以更有效地管理单行数据的并发更新。期望实现粒度更细致的锁定，能够精确到[user_id + [start_time, end_time]]，模拟数据库的间隙锁功能，锁定特定用户在特定时间段内的作业数据。

⚙️ **技术挑战：** 如何设计和实现一个能精确锁定用户在特定时间范围内的分布式锁，以防止并发写入导致的时间区间被错误覆盖。这需要考虑锁的获取、释放、冲突检测以及在并发场景下的可靠性。

🚀 **期望方案：** 寻求能够实现上述[user_id + [start_time, end_time]]粒度锁定的分布式锁解决方案，以确保数据的一致性和准确性，尤其是在并发量较大的情况下。

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！