基于Redis实现分布式锁。分为单Redis节点实现和Redis集群实现。

基于单个Redis节点实现分布式锁

作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，Redis可以使用键值对来保护锁变量，在接收和处理不同客户端发送的加锁的操作请求。

客户端A、C同时请求加锁，因为Redis使用单线程处理请求，所以，即使客户端同时发起加锁请求，Redis也会串行处理，保证每次只有一个客户端加锁成功，另一个客户端返回加锁失败。

客户端执行释放锁操作后，Redis将锁的值改为0，表明没有客户端持有锁。

加锁包含了三个操作，分别是读锁变量、判断锁、把锁的值修改为1，这三个操作在执行时需要保证原子性。可以使用单命令操作或者使用Lua脚本。

常用的但命令操作：SETNX。它用于设置键值对的值。具体来说，就是这个命令在执行时会判断键值对是否存在，如果不存在，就设置键值对的值，如果存在，就不做任何设置。

对于释放锁操作来说，我们可以在执行完业务逻辑后，使用 DEL 命令删除锁变量。不过，你不用担心锁变量被删除后，其他客户端无法请求加锁了。因为 SETNX 命令在执行时，如果要设置的键值对（也就是锁变量）不存在，SETNX 命令会先创建键值对，然后设置它的值。所以，释放锁之后，再有客户端请求加锁时，SETNX 命令会创建保存锁变量的键值对，并设置锁变量的值，完成加锁。

风险点就是，如果客户端加锁后，因为发生异常，一直没有执行最后的释放锁操作，锁就一直不能释放，其他客户端就无法拿到锁，无法正常执行业务。解决办法就是给锁变量设置一个过期时间，即使客户端发生异常无法释放锁，在锁变量过期后，把它删除。

SET key value [EX seconds | PX milliseconds]  [NX]

基于多个Redis节点实现高可靠的分布式锁

在我们实现高可靠的分布式锁时，就不能只依赖单个命令操作，需要按照一定的步骤和规则进行加锁操作。否则，就可能会出现锁无法工作的情况。其实就是分布式锁的算法。常见的分布式锁算法很多，这里介绍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。

实现步骤：

1. 客户端获取当前时间。
2. 客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作。
3. 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。

客户端只有在满足下面两个条件时才能认为加锁成功：

• 条件一：客户端从超过半数的Redis实例上成功获取到了锁；
• 条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

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，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。

学习来源：极客时间 《Redis核心技术与实战》 学习笔记 Day20