在谈论分布式锁为什么需要分布式锁之前，必须先解释为什么需要分布式锁。
对于分布式锁是独立锁。 编写多线程程序时，同时操作共享变量以避免出现数据问题。 通常使用锁来保证共享变量的正确性。 其使用范围在同一流程内。 如果是多个进程，则必须同时操作一个共享资源，但如何是互斥的呢？ 目前的业务APP应用通常是微服务架构。 这意味着在一个APP应用程序中部署多个进程。 如果多个进程需要修改MySQL中的同一行记录，则在这种情况下必须引入分布式锁，以避免操作顺序不正确和出现脏数据。
要实现分布式锁定，必须利用外部系统，所有进程都向该系统申请解锁。 该外部系统必须实现互斥能力，即两个请求同时进入，只锁定一个进程成功，另一个失败。 此外部系统可以是数据库，也可以是Redis或Zookeeper，但为了追求性能，通常使用Redis或Zookeeper。
Redis本身可以由多个客户端共享和访问。 这意味着它是一个共享存储系统，拥有分布式锁。 另外，Redis读写性能高，能够应对高同时的锁定操作场景。 本文介绍了如何基于Redis实现分布式锁，以及在实现过程中可能遇到的问题。
分布式锁是如何在分布式锁实现时作为共享存储系统实现的？ Redis可以使用键-值对保存锁定变量，并接收和处理从不同客户端发送的锁定和解锁操作请求。 那么，键值对的键值具体是如何确定的呢？ 给锁定变量赋予变量名，将该变量名作为键值对的键，锁定变量的值作为键值对的值。 这样，Redis可以保存锁定变量，客户端也可以通过Redis的命令操作实现锁定操作。
要实现分布式锁定，Redis需要互斥的能力。 可以使用SETNX命令。 这意味着SET IF NOT EXIST。 也就是说，只有在key不存在时才设置值，否则什么都不做。 两个客户端进程可以通过执行此命令并达到互斥来实现分布式锁定。
以下过程说明了Redis如何使用key/value保存锁定变量，以及两个客户端同时请求锁定。
锁定操作完成后，成功锁定的客户端可以对共享资源进行操作，例如更改MySQL数据行。 操作完成后，立即解除锁定，让后来者有操作共享资源的机会。 如何解除锁定？ 直接使用DEL命令删除这个key就可以了。 这个逻辑非常简单，整体流程变成伪代码的情况如下。
//锁定SETNX lock_key 1//业务逻辑DO THINGS//解锁DEL lock_key。 但是，上述安装存在很大的问题，客户机1取得锁定后，如果发生以下情况，就会出现死锁。
程序处理了业务逻辑的异常，锁定过程没有立即解除就挂起了。 既然没有机会解锁，获得锁定的客户端就会继续占用锁定，其他客户端将无法获得锁定。
为了解决以上死锁问题，在申请上锁时、用Redis实现时，对上锁设定有效期限，如果假设操作共享资源的时间不超过10s，则在上锁时，对该key设定10s的有效期限
但是，上述操作还存在问题。加锁、设置过期时间是2条命令，有可能只执行了第一条，第二条却执行失败，例如：
SETNX运行成功，运行EXPIRE时由于网络问题，运行失败SETNX运行成功，Redis异常关闭，EXPIRE运行SETNX成功，客户端异常崩溃，EXPIRE暂且不论幸运的是，从Redis 2.6.12开始，Redis扩展了SET命令的参数，可以在设置的同时指定EXPIRE时间。 这个操作是原子的。 例如，以下命令将锁定的过期时间设置为10秒：
SET lock_key 1 EX 10 NX现在已解决死锁问题，但存在其他问题。 请想象以下情景。
1锁定成功。 已开始操作共享资源。 超过了1锁的有效期限。 锁已失效。 (锁定自动解除了。 )客户端2锁定成功。 已开始操作共享资源。 1共享资源操作已完成。 在finally块上手动解除了锁定，此时解除锁定的是客户端2的锁定。 这里有两个严重的问题：
锁过期释放他人锁的第一个问题是如果不能保证是原子操作，就有潜在的风险导致过期时间设置失败，依旧有可能发生死锁问题
第二个问题是释放了别人的锁。 解锁操作是一种没有大脑的操作，因为没有检查此锁定的归属，所以解锁并不严格。 怎么解决？
当客户端锁定时，释放锁的解决方案是评估操作共享资源的时间不准确导致的，如果只是一味增大过期时间，只能缓解问题降低出现问题的概率，依旧无法彻底解决问题。原因在于客户端在拿到锁之后，在操作共享资源时，遇到的场景是很复杂的，既然是预估的时间，也只能是大致的计算，不可能覆盖所有导致耗时变长的场景，如果是redis实现，则为SET key unique_value EX 10 NX。 之后，解锁的时候，首先判断这个锁是否自己有，只有自己才能解锁。
//解锁比较unique_value是否相等，以避免意外释放ifredis.get(key ) )==unique_value
then return redis.del("key")这里释放锁使用的是GET + DEL两条命令，这时又会遇到原子性问题了。
客户端1执行GET，判断锁是自己的客户端2执行了SET命令，强制获取到锁（虽然发生概念很低，但要严谨考虑锁的安全性）客户端1执行DEL，却释放了客户端2的锁由此可见，以上GET + DEL两个命令还是必须原子的执行才行。怎样原子执行两条命令呢？答案是Lua脚本，可以把以上逻辑写成Lua脚本，让Redis执行。因为Redis处理每个请求是单线程执行的，在执行一个Lua脚本时其它请求必须等待，直到这个Lua脚本处理完成，这样一来GET+DEL之间就不会有其他命令执行了。
以下是使用Lua脚本（unlock.script）实现的释放锁操作的伪代码，其中，KEYS[1]表示lock_key，ARGV[1]是当前客户端的唯一标识，这两个值都是我们在执行 Lua脚本时作为参数传入的。
//Lua脚本语言，释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1])else return 0end最后我们执行以下命令，即可
redis-cli --eval unlock.script lock_key , unique_value这样一路优先下来，整个加锁、解锁流程就更严谨了，先小结一下，基于Redis实现的分布式锁，一个严谨的流程如下：
加锁时要设置过期时间SET lock_key unique_value EX expire_time NX操作共享资源释放锁：Lua脚本，先GET判断锁是否归属自己，再DEL释放锁有了这个严谨的锁模型，我们还需要重新思考之前的那个问题，锁的过期时间不好评估怎么办。
如何确定锁的过期时间前面提到过，过期时间如果评估得不好，这个锁就会有提前过期的风险，一种妥协的解决方案是，尽量冗余过期时间，降低锁提前过期的概率，但这个方案并不能完美解决问题。是否可以设置这样的方案，加锁时，先设置一个预估的过期时间，然后开启一个守护线程，定时去检测这个锁的失效时间，如果锁快要过期了，操作共享资源还未完成，那么就自动对锁进行续期，重新设置过期时间。
这是一种比较好的方案，已经有一个库把这些工作都封装好了，它就是Redisson。Redisson是一个Java语言实现的Redis SDK客户端，在使用分布式锁时，它就采用了自动续期的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般叫它看门狗线程。这个SDK提供的API非常友好，它可以像操作本地锁一样操作分布式锁。客户端一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗线程，它是一个后台线程，会每隔一段时间（这段时间的长度与设置的锁的过期时间有关）检查一下，如果检查时客户端还持有锁key（也就是说还在操作共享资源），那么就会延长锁key的生存时间。
那如果客户端在加锁成功后就宕机了呢？宕机了那么看门狗任务就不存在了，也就无法为锁续期了，锁到期自动失效。
Redis的部署方式对锁的影响上面讨论的情况，都是锁在单个Redis 实例中可能产生的问题，并没有涉及到Redis的部署架构细节。
Redis发展到现在，几种常见的部署架构有：
单机模式；主从模式；哨兵（sentinel）模式；集群模式；我们使用Redis时，一般会采用主从集群+哨兵的模式部署，哨兵的作用就是监测redis节点的运行状态。普通的主从模式，当master崩溃时，需要手动切换让slave成为master，使用主从+哨兵结合的好处在于，当master异常宕机时，哨兵可以实现故障自动切换，把slave提升为新的master，继续提供服务，以此保证可用性。那么当主从发生切换时，分布式锁依旧安全吗？
想像这样的场景：
客户端1在master上执行SET命令，加锁成功此时，master异常宕机，SET命令还未同步到slave上（主从复制是异步的）哨兵将slave提升为新的master，但这个锁在新的master上丢失了，导致客户端2来加锁成功了，两个客户端共同操作共享资源可见，当引入Redis副本后，分布式锁还是可能受到影响。即使Redis通过sentinel保证高可用，如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况。
集群模式+Redlock实现高可靠的分布式锁为了避免Redis实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis的开发者 Antirez提出了分布式锁算法Redlock。Redlock算法的基本思路，是让客户端和多个独立的Redis实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个Redis实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。
来具体看下Redlock算法的执行步骤。Redlock算法的实现要求Redis采用集群部署模式，无哨兵节点，需要有N个独立的Redis实例（官方推荐至少5个实例）。接下来，我们可以分成3步来完成加锁操作。
第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向N个Redis实例执行加锁操作。
这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用SET命令，带上NX、EX/PX选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个Redis实例发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。如果客户端在和一个Redis实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个Redis实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。
第三步是，一旦客户端完成了和所有Redis实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。
客户端只有在满足两个条件时，才能认为是加锁成功，条件一是客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的Redis实例上成功获取到了锁；条件二是客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
为什么大多数实例加锁成功才能算成功呢？多个Redis实例一起来用，其实就组成了一个分布式系统。在分布式系统中总会出现异常节点，所以在谈论分布式系统时，需要考虑异常节点达到多少个，也依旧不影响整个系统的正确运行。这是一个分布式系统的容错问题，这个问题的结论是：如果只存在故障节点，只要大多数节点正常，那么整个系统依旧可以提供正确服务。
在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成共享资源操作，锁就过期了的情况。
当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，客户端就要向所有Redis节点发起释放锁的操作。为什么释放锁，要操作所有的节点呢，不能只操作那些加锁成功的节点吗？因为在某一个Redis节点加锁时，可能因为网络原因导致加锁失败，例如一个客户端在一个Redis实例上加锁成功，但在读取响应结果时由于网络问题导致读取失败，那这把锁其实已经在Redis上加锁成功了。所以释放锁时，不管之前有没有加锁成功，需要释放所有节点上的锁以保证清理节点上的残留的锁。
在Redlock算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua脚本就可以了。这样一来，只要N个Redis实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。所以，在实际的业务应用中，如果你想要提升分布式锁的可靠性，就可以通过Redlock算法来实现。