面试速答（先看这里）

**一句话结论：**其实这个问题本质就是锁的粒度和事务的粒度之间的关系，到底谁应该更大一些？

60秒标准回答：

在使用分布式锁与事务注解（如 Spring 的 @Transactional）一起时，分布式锁的位置（锁在事务外还是事务内）对于程序的行为和事务的一致性具有重要的影响

其实这个问题本质就是锁的粒度和事务的粒度之间的关系，到底谁应该更大一些？

即在加锁之后，再调用一个带事务注解的方法，伪代码如下

**答题顺序：**结论 → 原理/机制 → 关键流程 → 场景与取舍 → 易错点

回答主线：

**记忆锚点：**Redis → Transactional → 对于程序的行为和事务 → 再调用一个带事务注解 → 那么就会导致拖长事务 → 锁在事务外还是事务

关键取舍：

易错提醒：

加分表达：

追问准备：

典型回答

在使用分布式锁与事务注解（如 Spring 的 @Transactional）一起时，分布式锁的位置（锁在事务外还是事务内）对于程序的行为和事务的一致性具有重要的影响。

其实这个问题本质就是锁的粒度和事务的粒度之间的关系，到底谁应该更大一些？

即在加锁之后，再调用一个带事务注解的方法，伪代码如下：

java

lock.lock();
try {
    @Transactional
    public void method() {
        // 事务性操作
    }
} finally {
    lock.unlock();
}

这个方式的优点是事务的时长不受锁的影响。一般来说我们的分布式锁都是通过Redis等实现的，这就涉及到一个远程调用，那么就会导致拖长事务的问题。

缺点就是锁的时间会更长，跨越了整个事务。因为锁的时间更长了，那么整个系统的吞吐量也就会更低了。

即在开启事务之后，再进行加锁，伪代码如下：

java

@Transactional
public void method() {
    lock.lock();
    try {
        // 事务性操作
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

这个方式的优点是锁的时长比较短，并发度会更高一些。

缺点就是在事务中进行了外部调用，可能会拖长事务、占用数据库链接等问题。

这个方式还有一个重要的问题，那就是可能会导致数据不一致。如下面这个例子：

📄 ✅用了一锁二查三更新，为啥还出现了重复数据？

建议大家在同时使用锁和事务的时候，考虑先加锁然后再加事务。虽然这样可能会让你的锁粒度变大，但是可有效的避免数据库链接被占用、以及导致数据不一致等问题。

因为相比于数据库资源来说，我们使用的Redis资源要更加成本低。

还有就是一般来说，加锁时间范围稍微大一点，影响也并不是很大。因为加锁主要是解决并发问题的，悲观一点思想是可以接受的。而且本来我们通常加锁都有各种续期的机制，加锁的时长就是会长一些的，所以这个因为粒度不同导致的时长增加其实都可以忽略不计的。

典型回答 ​