本文探讨了在处理员工每日作业数据上报时，如何优化锁的粒度，以解决并发更新导致的时间范围覆盖问题。当前系统使用乐观锁，但面对高并发场景，希望转向分布式锁以实现更精细的控制。文章提出了以用户ID和作业时间范围（[start_time, end_time]）为粒度进行锁定的设想，类似于数据库的间隙锁，以避免并发更新对单行数据的覆盖。文章旨在寻求实现此类分布式锁的解决方案，以应对复杂的业务需求，如不同作业类型切换时的时长统计中断与重开。

💡 **当前锁机制面临挑战**：项目旨在优化锁的粒度，以应对员工每日作业数据上报过程中因数据乱序导致的并发覆盖更新问题。当前采用的乐观锁（通过version控制）在高并发量下已显不足，需要引入分布式锁来保障数据准确性。

🎯 **目标锁粒度设计**：期望实现的锁粒度是基于 `[user_id + [start_time, end_time]]`，即针对特定用户在某个时间段内的作业数据进行锁定，类似于数据库的间隙锁，从而防止并发更新时左右区间发生覆盖。

🚀 **分布式锁的必要性**：在高并发场景下，原有的乐观锁机制难以有效防止并发写入对时间范围的覆盖。引入分布式锁能够更精确地控制并发访问，确保在更新作业数据时，同一时间段内不会有多个更新操作同时进行，从而保证数据的完整性和准确性。

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！