锁超时问题
在redis分布式锁中，如果线程A加锁成功了，但是由于业务功能耗时时间很长，超过了设置的超时时间，这时候redis会自动释放线程A加的锁。通常我们加锁的目的是：为了防止访问临界资源时，出现数据异常的情况。比如：线程A在修改数据C的值，线程B也在修改数据C的值，如果不做控制，在并发情况下，数据C的值会出问题。为了保证某个方法，或者段代码的互斥性，即如果线程A执行了某段代码，是不允许其他线程在某一时刻同时执行的，我们可以用synchronized关键字加锁。但这种锁有很大的局限性，只能保证单个节点的互斥性。如果需要在多个节点中保持互斥性，就需要用redis分布式锁。做了这么多铺垫，现在回到正题。
假设线程A加redis分布式锁的代码，包含代码1和代码2两段代码。
由于该线程要执行的业务操作非常耗时，程序在执行完代码1的时，已经到了设置的超时时间，redis自动释放了锁。而代码2还没来得及执行。
此时，代码2相当于裸奔的状态，无法保证互斥性。假如它里面访问了临界资源，并且其他线程也访问了该资源，可能就会出现数据异常的情况。那么，如何解决这个问题呢？如果达到了超时时间，但业务代码还没执行完，需要给锁自动续期。我们可以使用TimerTask类，来实现自动续期的功能：
Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
//自动续期逻辑
}
}, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
获取锁之后，自动开启一个定时任务，每隔10秒钟，自动刷新一次过期时间。这种机制在redisson框架中，有个比较霸气的名字：watch dog，即传说中的看门狗。当然自动续期功能，我们还是优先推荐使用lua脚本实现，比如：
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
return 1;
end;
return 0;
需要注意的地方是：在实现自动续期功能时，还需要设置一个总的过期时间，可以跟redisson保持一致，设置成30秒。如果业务代码到了这个总的过期时间，还没有执行完，就不再自动续期了。
主从复制的问题
redis实现分布式锁，对单个redis实例是没有问题的。如果redis存在多个实例。比如：做了主从，或者使用了哨兵模式，基于redis的分布式锁的功能，就会出现问题。具体是什么问题？假设redis现在用的主从模式，1个master节点，3个slave节点。master节点负责写数据，slave节点负责读数据。
本来是和谐共处，相安无事的。redis加锁操作，都在master上进行，加锁成功后，再异步同步给所有的slave。突然有一天，master节点由于某些不可逆的原因，挂掉了。这样需要找一个slave升级为新的master节点，假如slave1被选举出来了。
如果有个锁A比较悲催，刚加锁成功master就挂了，还没来得及同步到slave1。这样会导致新master节点中的锁A丢失了。后面，如果有新的线程，使用锁A加锁，依然可以成功，分布式锁失效了。那么，如何解决这个问题呢？redisson框架为了解决这个问题，提供了一个专门的类：RedissonRedLock，使用了Redlock算法。RedissonRedLock解决问题的思路如下：
- 需要搭建几套相互独立的redis环境，假如我们在这里搭建了5套。
- 每套环境都有一个redisson node节点。
- 多个redisson node节点组成了RedissonRedLock。
- 环境包含：单机、主从、哨兵和集群模式，可以是一种或者多种混合。
在这里我们以主从为例，架构图如下：
RedissonRedLock加锁过程如下：
- 获取所有的redisson node节点信息，循环向所有的redisson node节点加锁，假设节点数为N，例子中N等于5。
- 如果在N个节点当中，有N/2 + 1个节点加锁成功了，那么整个RedissonRedLock加锁是成功的。
- 如果在N个节点当中，小于N/2 + 1个节点加锁成功，那么整个RedissonRedLock加锁是失败的。
- 如果中途发现各个节点加锁的总耗时，大于等于设置的最大等待时间，则直接返回失败。
从上面可以看出，使用Redlock算法，确实能解决多实例场景中，假如master节点挂了，导致分布式锁失效的问题。但也引出了一些新问题，比如：
- 需要额外搭建多套环境，申请更多的资源，需要评估一下成本和性价比。
- 如果有N个redisson node节点，需要加锁N次，最少也需要加锁N/2+1次，才知道redlock加锁是否成功。显然，增加了额外的时间成本，有点得不偿失。
由此可见，在实际业务场景，尤其是高并发业务中，RedissonRedLock其实使用的并不多。在分布式环境中，CAP是绕不过去的。CAP指的是在一个分布式系统中：
- 一致性（Consistency）
- 可用性（Availability）
- 分区容错性（Partition tolerance）
这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据一致性。那么请使用CP类型的分布式锁，比如：zookeeper，它是基于磁盘的，性能可能没那么好，但数据一般不会丢。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据高可用性。那么请使用AP类型的分布式锁，比如：redis，它是基于内存的，性能比较好，但有丢失数据的风险。
