这个分布式锁实现的有问题吗？

只要不是同一个id，就会加锁，这个分布式只对同一个id有效。这样的实现优问题吗？

又看到你问分布式锁的问题了，你的问题是“只要不是同一个id，就会加锁，这个分布式只对同一个id有效。这样的实现优问题吗？” 我就只针对这个回答，要清楚分布式锁的使用场景，如图如果对单个订单ID加锁，目标场景应该是，在同一个时间只允许一个线程对此ID的数据操作。和用户，和共享资源是没有关系的。你也可以直接对当前用户ID加锁，那么不管在多个线程中或者多个服务中，同一个时间只允许当前用户在一个线程内操作数据。

锁的过期时间可能有点偏长了，可以短点，正常业务逻辑不应该处理这么久还没有处理完吧，看到你在方法最后也加了finally去释放锁，应该是ok的

帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/743703
这篇博客也不错, 你可以看下分布式ID生成服务，真的有必要搞一个
除此之外, 这篇博客: 分布式系统全局唯一ID简介、特点、生成方式、各自的优劣势中的 此方案是某团使用的分布式ID算法，小伙伴们如果想了解更深，可以去网上搜下，这里应该介绍了比较详细了。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
当然此方案美团还做了一些别的优化，监控ID使用频率，自动设置步长step，从而达到对ID节省使用。
您还可以看一下李月喜老师的企业微信开发第三方应用开发篇课程中的推广二维码，推广包id生成安装链接【后端】小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

回答：

对于问题中提到的分布式锁实现，只对同一个id有效，对于不同的id都会加锁的实现方式，存在一个问题就是可能会对目标系统造成不可预知的影响。比如，在某个高并发场景下，可能会产生大量相同id的请求，导致所有这些请求都被阻塞，从而影响到整个系统的运行。

因此，建议在设计分布式锁时，需要保证加锁的操作只针对特定的资源，而不是针对相同的id。一种常见的做法是使用分布式缓存来实现分布式锁，如Redis等，可以使用具有原子性操作的setnx函数来加锁，如果返回1，则说明对应的key成功加锁，然后就可以进行业务处理。如果返回0，则说明已经被加锁了，需要等待一段时间后重试。

下面是一个具体的解决方案示例，使用Redis实现加锁操作：

引入Redis依赖

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>${jedis.version}</version>
</dependency>

封装Redis锁操作

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.params.SetParams;

public class RedisLock {

    private final Jedis jedis;
    private final SetParams setParams;

    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    public RedisLock(Jedis jedis, int timeout) {
        this.jedis = jedis;
        // 将所有参数设置到setParams中
        this.setParams = new SetParams()
                .nx()
                .px(timeout);
    }

    /**
     * 尝试加锁
     * @param key 锁的名称
     * @param requestId 请求的唯一标识
     * @return true表示加锁成功，false表示加锁失败
     */
    public boolean tryLock(String key, String requestId) {
        String result = jedis.set(key, requestId, setParams);
        return LOCK_SUCCESS.equals(result);
    }

    /**
     * 释放锁
     * @param key 锁的名称
     * @param requestId 请求的唯一标识
     * @return true表示释放锁成功，false表示释放锁失败
     */
    public boolean releaseLock(String key, String requestId) {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
                "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                "return 0 " +
                "end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(requestId));
        return RELEASE_SUCCESS.equals(result);
    }
}

使用Redis锁

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class BusinessLogic {

    private static final int LOCK_TIMEOUT = 10000; // 锁超时时间，单位毫秒

    public void doBusinessLogic(String resourceId) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 连接Redis
        RedisLock redisLock = new RedisLock(jedis, LOCK_TIMEOUT); // 创建Redis锁
        try {
            // 尝试获取锁
            boolean locked = redisLock.tryLock("resource_" + resourceId, UUID.randomUUID().toString());
            if (locked) {
                // 进行业务处理
                // ...
            } else {
                // 加锁失败，重试或者抛出异常
                throw new RuntimeException("Failed to acquire lock.");
            }
        } finally {
            // 释放锁
            redisLock.releaseLock("resource_" + resourceId, requestId);
            jedis.close();
        }
    }
}

在上述代码中，我们通过自定义RedisLock类来封装了加锁和解锁的操作，尝试加锁时会向Redis服务器发送操作请求并等待响应，在响应结果为OK时，表示加锁成功；释放锁则是通过Lua脚本实现的原子性操作，保证只有在当前请求持有锁时才能成功释放。

需要注意的是，在使用Redis实现分布式锁时，需要考虑到对锁的持有时间以及死锁等问题，尽可能地保证加锁和释放锁的操作是原子性的，以防止数据的不一致性问题。另外，为了提高锁的性能，可以使用连接池等技术优化Redis的使用效率。

有点问题锁过期时间不好控制，你并不知道你的业务具体处理时间多久，而且这个处理时间会随着当前的环境有所差异，锁过期时间过长，长时间无法释放锁，过短导致逻辑没有处理完就把锁释放。

同一个业务场景下，不是就应该保证只有一把锁嘛

这个实现有问题。Redisson实现的分布式锁是没有问题的，Redisson采用hash结构用来存储锁，其中大key表示表示这把锁是否存在，用小key表示当前这把锁被哪个线程持有。