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1. 什么是分布式锁？

在分布式系统中，也会涉及到多个节点访问同一个公共资源的情况，和 Java 中多线程的锁不一样，由于分布式系统中涉及到多个进程多个主机，所以说 Java 中 synchronized 就不合适了。

2. 分布式锁的简单实现

思路：使用一个公共的服务器来记录加锁的状态

可以用过 Redis 来记录一个键值来表示锁的状态，当加锁的时候就设置该键值对，释放锁时就删除，不过此时就有了一个问题，如果说服务器 1 加锁之后宕机了，那么释放锁的操作就无法执行，其他服务器就不能获取锁，所以说可以通过set ex nx的方式再设置一个过期时间，键值对的设置也是有讲究的，如果设置为一个简单的 “111”，那么其他服务器也能释放锁，此时可以引入一个校验 id，比如设置为服务器编号，通过判断是否是加锁的那台服务器来释放锁。

此时还有一个问题：校验 id 时需要通过 get 操作获取值，然后通过 del 操作删除锁，这样的操作并不是原子的，那么就会导致一台服务器加锁之后，其中的两个线程进行解锁操作，当线程 A 解锁完成后，线程 B 的 del 操作前的这段时间，服务器 2 加锁之后就被释放了

可以把释放锁的逻辑写在 Lua 脚本中执行，Lua 脚本在 Redis 中的执行是原子的

3. 引入“看门狗”

上述的方案中还存在一个问题：由于把 key 的过期时间设置为了一个定值，如果设置的过小，那么任务还没执行完，锁自动释放了，这就需要引入看门狗机制，watch dog 本质上是加锁的服务器上的一个单独的线程（不是 Redis 服务器的），通过这个线程来对锁过期时间进行续约，这样就不用担心提前失效的问题了，即使服务器宕机了，watch dog 线程也就没了，无法续约，到了一定时间自然就释放锁了

4. 引入 Redlock

在实际中，Redis 一般是集群部署的，就可能出现下面这种情况：

服务器 1 向 master 节点进行加锁操作，设置 key 的过程刚刚完成，master 节点就宕机了，slave 节点升级为了新的 master 节点，但是原来主节点设置的锁并没有来得及同步过来，此时就相当于服务器 1 的锁白加了。

可以引入多组 Redis 节点，每组 Redis 节点都包含一个主节点和若干从节点，并且组和组之间的数据都是一致的，加锁的时候，按照一定的顺序，写多个 master 节点，并且设定操作的超时时间，如果超过这个时间还没有加锁成功，就认为该节点加锁失败了，根据少数服从多数的原则，如果超过一半的主节点都加锁失败，才认为本次加锁失败，解锁也是这样的操作。