在实现分布式锁和消息队列时，可以使用Redis和RabbitMQ。以下是两种场景的简化示例代码：

分布式锁的实现：

使用Redis实现分布式锁：

import redis
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    lock_key = 'lock:' + lock_name
    end = time.time() + 10  # 10秒后自动释放锁
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_key, identifier):  # 尝试获取锁
            conn.expire(lock_key, 10)  # 设置锁的过期时间
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    lock_key = 'lock:' + lock_name
 
    with conn.pipeline() as pipe:
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_key)
                if pipe.get(lock_key) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_key)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
    return False

消息队列的实现：

使用RabbitMQ实现消息队列：

import pika
 
def setup_queue(queue_name):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
 
    channel.queue_declare(queue=queue_name, durable=True)
    return connection, channel
 
def publish_message(queue_name, message):
    connection, channel = setup_queue(queue_name)
 
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key=queue_name,
        body=message,
        properties=pika.BasicProperties(
            delivery_mode=2,  # 使消息持久化
        ),
    )
    print(" [x] Sent %r" % message)
    connection.close()
 
def consume_message(queue_name, on_message_callback):
    connection, channel = setup_queue(queue_name)
 
    def callback(ch, method, properties, body):
        on_message_callback(body)
 
    channel.basic_consume(
        queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True
    )
 
    print(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
    channel.start_consuming()

使用这两段代码，你可以实现分布式锁和消息队列的功能。在实际应用中，你需要根据具体需求调整超时时间、重试策略、持久化设置等参数。

以下是使用Jedis实现Redis分布式锁的三种方法：

1. 使用SETNX命令和EXPIRE命令

public boolean lockWithSetNxAndExpire(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
    if (result == 1) {
        jedis.expire(lockKey, expireTime);
        return true;
    }
    return false;
}

2. 使用SET命令的EX和NX选项

public boolean lockWithSetExAndNx(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "EX", expireTime);
    return "OK".equals(result);
}

3. 使用Lua脚本

public boolean lockWithLuaScript(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String script = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                    "redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),
                               Collections.singletonList(requestId),
                               Collections.singletonList(String.valueOf(expireTime)));
    return (Long) result == 1L;
}

以上三种方法均可实现Redis分布式锁，但第三种方法相较于其他两种在解决竞争问题上更加可靠，因为它是一个原子操作，可以防止因为客户端延迟或其他问题导致的锁无限期持有问题。

Redis 本身不直接支持分布式事务，但是可以通过 Redis 的 Lua 脚本以及分布式锁机制来实现类似事务的行为。

以下是一个使用 Redis 分布式锁和 Lua 脚本实现分布式事务的简单例子：

-- 使用分布式锁来保证事务的原子性
local lock_key = "my_lock"
local lock_value = "unique_value"
local unlock_script = redis.call("GET", lock_key)
if lock_value == unlock_key then
    -- 执行事务操作
    redis.call("DEL", lock_key)
    return true
else
    return false
end

在实际应用中，你需要先尝试获取锁，然后执行 Lua 脚本：

import redis
 
# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 尝试获取锁
lock_key = "my_lock"
lock_value = "unique_value"
result = r.set(lock_key, lock_value, ex=5, nx=True)  # 设置锁，有效期5秒，如果锁不存在才设置
 
if result:
    try:
        # 执行事务
        # ...
 
        # 执行 Lua 脚本
        unlock_script = """
            if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
                return redis.call("DEL", KEYS[1])
            else
                return 0
            end
        """
        res = r.eval(unlock_script, 1, lock_key, lock_value)
 
        # 检查解锁是否成功
        if res == 1:
            print("事务和解锁成功")
        else:
            print("解锁失败")
    except Exception as e:
        print("事务执行异常:", e)
        # 如果发生异常，可以考虑不释放锁，避免其他线程获取到锁后产生数据不一致
    finally:
        # 不在 finally 中释放锁，避免业务异常时解锁失败
        pass
else:
    print("无法获取锁")

请注意，这个例子仅用于演示目的，实际应用中需要考虑更多的边界情况，例如锁的自动续期、异常处理、锁的可重入性等。

在Spring Boot中配置RedisTemplate和Redisson用于分布式锁的示例代码如下：

1. 添加依赖到pom.xml：

<!-- Redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- Redisson -->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version> <!-- 请使用最新版本 -->
</dependency>

2. 配置RedisTemplate和RedissonClient：

@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        return template;
    }
 
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
        // 使用Lettuce客户端连接
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(Config.fromJSON(
                "{\"singleServerConfig\":{\"address\":\"redis://127.0.0.1:6379\",\"clientType\":\"LETTUCE\"}}"
        ));
        return redissonClient;
    }
}

3. 使用RedissonClient获取分布式锁：

@Service
public class DistributedLockService {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public void lockWithRedisson() {
        // 获取锁对象
        RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
        try {
            // 尝试加锁，最多等待100秒，锁定后最多持有锁10秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
            } else {
                System.out.println("Lock not acquired");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们配置了RedisTemplate和RedissonClient。RedisTemplate用于非锁相关的操作，而RedissonClient用于获取分布式锁对象。在DistributedLockService服务中，我们使用RedissonClient获取一个锁对象，并尝试加锁。加锁成功后执行业务逻辑，执行完毕后释放锁。

由于提供整个Java项目源代码和文档可能涉及版权和隐私问题，我无法直接提供源代码和文档。但我可以提供一个概念性的解决方案和示例代码。

假设我们要创建一个简单的分布式电商系统中的商品服务模块，以下是一个简化的代码示例：

// 假设的商品服务模块
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ProductController {
 
    // 获取商品信息的接口
    @GetMapping("/product")
    public Product getProduct(@RequestParam("id") Long id) {
        // 假设这里是从数据库或者缓存中获取商品信息
        Product product = new Product();
        product.setId(id);
        product.setName("示例商品");
        product.setPrice(99.99);
        return product;
    }
}
 
class Product {
    private Long id;
    private String name;
    private Double price;
 
    // 省略getter和setter方法
}

这个示例展示了一个简单的RESTful API，用于获取商品信息。在实际的项目中，你需要实现数据库访问逻辑、异常处理、安全控制、服务发现和负载均衡等功能。

请注意，这个示例不包含Spring Cloud的特定功能，如服务注册与发现、配置管理、负载均衡、断路器等。这些功能需要通过Spring Cloud的库和注解实现，并且需要在分布式系统的上下文中进行配置。

import org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.LogbackConfig;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class Application {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.LogbackConfig;
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
        logger.info("分布式追踪日志传递示例");
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中集成SkyWalking的日志追踪功能。首先，我们通过LogbackConfig类提供的Logger工厂来获取日志记录器，然后在应用程序的入口点main方法中启动Spring Boot应用，并使用获取的日志记录器输出信息。这样，当我们运行应用并产生日志时，SkyWalking将自动将追踪信息和日志信息关联起来，实现分布式追踪和日志透传。

@LocalTCC
public class BusinessService implements BusinessServiceAPI {
 
    @Autowired
    private AccountService accountService;
 
    @Override
    @TwoPhaseBusinessAction(name = "BusinessAction", commitMethod = "commit", rollbackMethod = "rollback")
    public boolean prepare(BusinessActionContext actionContext, String businessAction, int amount) {
        return accountService.debit(businessAction, amount);
    }
 
    public boolean commit(BusinessActionContext actionContext) {
        return accountService.debit(actionContext.getActionName(), 1);
    }
 
    public boolean rollback(BusinessActionContext actionContext) {
        return accountService.credit(actionContext.getActionName(), 1);
    }
}
 
@Service
public class AccountService {
 
    @GlobalTransactional
    public boolean debit(String actionName, int amount) {
        // 模拟扣款操作
        System.out.println(actionName + " 扣款 " + amount + " 成功");
        return true;
    }
 
    public boolean credit(String actionName, int amount) {
        // 模拟补偿操作
        System.out.println(actionName + " 补偿  " + amount + " 成功");
        return true;
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud应用中使用Seata实现TCC模式的分布式事务。BusinessService类通过@LocalTCC注解标记为TCC服务类。该类中的prepare方法用于准备销售业务，并且通过@TwoPhaseBusinessAction注解指定了该操作是一个两阶段的业务动作。commit和rollback方法分别用于提交和回滚业务。AccountService中的debit和credit方法分别用于模拟扣款和补偿操作。这个例子简单明了地展示了TCC模式在实际业务中的应用。

在Spring Boot中使用Redis实现分布式锁通常涉及到RedisTemplate或StringRedisTemplate。以下是一个简单的示例，展示了在Spring Boot应用中如何在事务提交后释放Redis分布式锁：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class DistributedLockController {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    private static final String LOCK_KEY = "distributed_lock";
 
    @GetMapping("/acquireLock")
    public String acquireLock() {
        boolean locked = tryLock(LOCK_KEY);
        if (locked) {
            // 模拟业务逻辑处理
            doBusinessLogic();
            // 释放锁
            unlock(LOCK_KEY);
            return "Lock released";
        } else {
            return "Failed to acquire lock";
        }
    }
 
    private boolean tryLock(String key) {
        // 尝试获取锁，使用 SET key value NX PX milliseconds 命令
        Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "lock_value", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(locked);
    }
 
    private void unlock(String key) {
        // 释放锁，删除键
        redisTemplate.delete(key);
    }
 
    @Transactional
    private void doBusinessLogic() {
        // 事务性业务逻辑
    }
}

在这个例子中，tryLock 方法使用了 StringRedisTemplate 的 opsForValue().setIfAbsent() 方法尝试获取锁，该方法在Redis中对应的是 SET key value NX PX milliseconds 命令，其中 NX 表示只在键不存在时设置值，PX 表示设置键的过期时间。

unlock 方法简单地使用了 StringRedisTemplate 的 delete() 方法释放锁，即删除键。

在 acquireLock 方法中，我们首先尝试获取锁，如果成功，则执行业务逻辑，在业务逻辑执行完毕后，无论成功还是回滚，都会释放锁。这里假设了业务逻辑在一个独立的方法 doBusinessLogic() 中，并用 @Transactional 注解标记，以确保业务逻辑在事务的上下文中执行。

请注意，这个例子中锁的过期时间设置为10秒，实际使用时应该根据业务场景适当调整锁的超时时间。同时，在高并发情况下，可能需要使用更复杂的算法来确保锁的安全性和效率。

在使用Redisson提供的可重入锁时，每个Redisson客户端实例都有一个内部的LockWatchdogService服务，它会定时检查并刷新加锁的超时时长。当一个线程尝试获取锁时，如果该线程已经持有该锁，它会自动延长锁的超时时长，而不会因为重入而需要多次解锁。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用Redisson的可重入锁：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
public class RedissonLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象实例
        String lockKey = "anyLockKey";
        RedissonLock lock = redisson.getLock(lockKey);
 
        try {
            // 尝试加锁，最多等待100秒，锁定之后10秒自动解锁
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 已加锁，执行业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
                // 重入锁，再次获取相同的锁不会阻塞
                lock.lock();
                // 再次执行业务逻辑
                System.out.println("Lock re-acquired");
 
                // 重复解锁操作需要平衡，否则可能会导致其他等待该锁的线程无法获取锁
                lock.unlock();
                lock.unlock();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 如果锁被占用，确保释放锁资源
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
 
        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个RedissonClient实例，并获取了一个RedissonLock实例。我们尝试锁定一个资源，并在获得锁之后执行一些业务逻辑。在业务逻辑执行期间，我们可以重复获取同一个锁，而不会阻塞其他等待该锁的线程。最终，我们确保释放了所有的锁资源。

在处理Redis分布式缓存时，我们通常需要考虑以下几个方面：

1. 数据分区：确保数据能够在多个Redis实例之间适当分布。
2. 高可用性：通过复制和持久化机制来保证Redis的高可用性。
3. 负载均衡：合理分配客户端请求到不同的Redis实例。
4. 故障转移和恢复：当一个Redis实例失效时，其他实例能够接管服务。

以下是一个简单的Redis分布式缓存的示例代码，使用了一个虚构的Redis分片集群：

from rediscluster import RedisCluster
 
# 假设Redis集群的节点配置如下
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}
]
 
# 连接到Redis集群
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 设置一个键值对，Redis会自动将数据分配到正确的分片
rc.set("key", "value")
 
# 获取键的值
value = rc.get("key")
print(value)

在这个例子中，我们使用了redis-py-cluster库，它是redis-py库的一个分布式扩展版本，可以自动处理数据分片和故障转移。这个代码片段展示了如何连接到Redis集群并简单地执行SET和GET操作。

请注意，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理数据分配、故障转移和集群管理。