前言
分布式锁就是在多个进程之间达到互斥的目的，常见的方案包括：基于DB的唯一索引、Zookeeper的临时有序节点、Redis的SETNX来实现；Redis因为其高性能被广泛使用，本文通过一问一答的方式来了解Redis如何去实现分布式锁的。
1.Redis怎么实现分布式锁
使用Redis提供的SETNX命令保证只有一次能写入成功
SETNX key value当且仅当key不存在，则给key设值为value；若给定的key已经存在，则什么也不做；
127.0.0.1:6379> setnx lock 001
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setnx lock 002
(integer) 0当然也可以使用SET命令，并使用NX关键字
set NX 2.如果获取锁的节点挂了怎么办
如果仅仅使用SETNX命令，当某个节点抢占到锁，如果这时候当前节点挂了，那么导致这个锁无法释放，最终会导致死锁出现；这时候想到的是给key设置一个过期时间，这样就是节点挂了也会自动删除；
127.0.0.1:6379> expire lock 5
(integer) 1以上使用expire命令设置过期时间；
3.如果Set执行完Expire未执行节点挂了
以上问题的原因是因为SETNX命令和Expire不是原子操作，所有有可能在执行完SETNX命令之后节点就挂了，这时候Expire还没来得及执行，同样会导致锁无法释放，出现死锁现象；
127.0.0.1:6379> set lock 001 ex 5 nx
OK如上命令将SETNX和Expire命令整合成一个原子操作，保证了同时成功同时失败；
4.没有获取锁的节点如何阻塞处理
没有获取到锁的节点需要处于阻塞状态，并且定时去重试，保证第一时间能获取锁；
while(true){
set lock uuid ex 5 nx; ## 抢占锁
if(获取锁){
break;
}
......
sleep(1); ## 防止一直消耗CPU
}如果想功能更强大一点可以指定阻塞时间，超过指定阻塞时间就直接获取锁失败；
5.如果解决锁的可重入问题
可重入就是如果某个线程获取了锁，那么当前线程再次获取锁的时候，应该还是可以进入锁中的，每重入一次数量加一，出来时减一；本地可以使用threadId或者直接使用ThreadLocal来实现；当然最好是直接把相关信息保存在Redis中，Redisson使用lua脚本来记录threadId信息：
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then ## 如果锁不存在
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); ## 保存锁，同时设置threadId
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); ## 设置过期时间
return nil;
end;
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then ## 如果锁存在并且threadId就是当前线程id
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); ## 给threadId自增
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); ## 设置过期时间
return nil;
end; "
return redis.call('pttl', KEYS[1]);6.如果过期时间到了，任务刚好执行完会怎么样
正常来说我们预估的过期时间相对来说都比执行任务的时间长一些，所以当任务执行完之后会做删除操作
127.0.0.1:6379> del lock
(integer) 1有没有可能A节点获取的锁过期时间到了，锁被删除，这时候B节点获取到锁，又重新执行了set ex nx命令；而刚好A节点任务执行完成，并且执行删除锁命令，把B节点的锁给删掉，出现锁被误删的情况；
这种情况就需要我们在删除锁的时候，检查当前被删除的锁是否就是我们之前获取的锁，可以在set的时候执行一个唯一的value，比如直接使用uuid；这样在删除的时候我们需要先获取锁对应的value值，然后和当前节点对象的value做比较，一致才可以删除；
string uuid = gen(); ## 生成一个唯一value
set lock uuid ex 5 nx; ## 抢占锁
...... ## 执行业务
string value = get lock; ## 获取当前锁对应的value值
if(value == uuid) { ## 对比获取的value值和uuid是否一致
del lock ## 一致执行删除操作
} else {
return; ## 否则不执行删除操作
}7.如果过期时间到了，任务还没执行完怎么办
过期时间是一个预估的时间，如果真有某个任务执行的时间很长，而这时候刚好过期时间到了，锁就会被删除，导致其他节点又可以获取锁了，这样就出现了多个节点同时获取锁的情况；
这种情况一般会这么解决：
- 过期时间设置的足够长，确保任务可以执行完；
- 启动一个守护线程，为将要过期但未释放的锁增加时间，就是给锁续命；
我们常用的工具包Redisson，内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期；内部使用HashedWheelTimer作为定时器定期检查；
8.Redis主节点宕机，还未同步从节点怎么办
我们知道Redis主从同步是异步的，如果某个节点获取了锁，这时候锁信息还未同步到从节点，主节点宕机了，从节点升级为主节点，导致锁丢失；这种情况Redis作者提出了redlock算法，大致含义如下：
在Redis的分布式环境中，假设我们有N个Redis主机；这些节点是完全独立的，因此我们不使用复制或任何其他隐式协调系统；
当且仅当从大多数(N/2+1，这里是3个节点)的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
Redisson提供了RedLock的支持，使用也很简单：
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(resourceName);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(resourceName);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(resourceName);
// 向3个redis实例尝试加锁
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); 更多：redlock
9.Redis出现集群脑裂会怎么样
集群脑裂指因为网络问题，导致主节点、从节点以及sentinel处于不同的网络分区，因为sentinel的存在会因为某些主节点不存在，而提升从节点为主节点，这时候就存在了不同的主节点，此时不同的客户端可能连接不同的主节点，两个客户端可以同时拥有同一把锁；
Redis 提供了两个配置项来限制主库的请求处理，分别是 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag：
- min-slaves-to-write：设置了主库能进行数据同步的最少从库数量
- min-slaves-max-lag：设置了主从库间进行数据复制时，从库给主库发送
ACK消息的最大延迟（以秒为单位）
配置项组合后要求主库连接的从库中至少有 N 个从库、主库进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过N秒，否则主库就不会再接收客户端的请求。
10.如何实现一个公平锁
我们知道ReentrantLock通过AQS来公平锁，AQS内部通过双向队列来实现，Redis本身提供了多种数据结构包括列表、有序集合等；Redisson实现公平锁正是通过Redis内置的数据结构来实现的：
- 使用列表作为线程的等待队列，新的等待队列添加到列表的尾部；
- 使用有序集合存放等待线程的顺序，分数score是等待线程的超时时间戳；
总结
不管使用哪种方式去实现分布式锁，我们前提需要保证锁的功能包括：互斥性、可重入性、阻塞性；同时因为分布式的存在我们需要保证系统的高可用、高性能、杜绝一切出现死锁和同时获得锁的情况。