你需要先理解中断是什么：线程的interrupt()方法
之前我们一直在介绍如何用redis实现简单的分布式锁，redission中作者们已经帮我们实现了单机分布式锁，实现原理就是之前说的那些，只不过redission全部是通过lua脚步实现的，源码如下：
获取锁
获取锁的代码为redLock.tryLock()或者redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS)，两者的最终核心源码都是下面这段代码，只不过前者获取锁的默认租约时间（leaseTime）是LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS，即30s：
RFuture tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
// 获取锁时需要在redis实例上执行的lua命令
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
// 首先分布式锁的KEY不能存在，如果确实不存在，那么执行hset命令（hset REDLOCK_KEY uuid+threadId 1），并通过pexpire设置失效时间（也是锁的租约时间）
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
// 如果分布式锁的KEY已经存在，并且value也匹配，表示是当前线程持有的锁，那么重入次数加1，并且设置失效时间
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
// 获取分布式锁的KEY的失效时间毫秒数
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
// 这三个参数分别对应KEYS[1]，ARGV[1]和ARGV[2]
Collections. 获取锁的命令中，
KEYS[1]就是Collections.singletonList(getName())，表示分布式锁的key，即REDLOCK_KEY；
ARGV[1]就是internalLockLeaseTime，即锁的租约时间，默认30s；
ARGV[2]就是getLockName(threadId)，是获取锁时set的唯一值，即UUID+threadId：
释放锁
释放锁的代码为redLock.unlock()，核心源码如下：
protected RFuture unlockInnerAsync(long threadId) {
// 释放锁时需要在redis实例上执行的lua命令
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
// 如果分布式锁KEY不存在，那么向channel发布一条消息
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end;" +
// 如果分布式锁存在，但是value不匹配，表示锁已经被占用，那么直接返回
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
// 如果就是当前线程占有分布式锁，那么将重入次数减1
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
// 重入次数减1后的值如果大于0，表示分布式锁有重入过，那么只设置失效时间，还不能删除
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
// 重入次数减1后的值如果为0，表示分布式锁只获取过1次，那么删除这个KEY，并发布解锁消息
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; "+
"end; " +
"return nil;",
// 这5个参数分别对应KEYS[1]，KEYS[2]，ARGV[1]，ARGV[2]和ARGV[3]
Arrays. 这里说的是redission实现单机分布式锁的方式，那怎么实现集群redis的分布式锁呢？这里先介绍redlock算法。
Redlock 算法
在分布式版本的算法里我们假设我们有N个Redis master节点，这些节点都是完全独立的，我们不用任何复制或者其他隐含的分布式协调算法。我们已经描述了如何在单节点环境下安全地获取和释放锁。因此我们理所当然地应当用这个方法在每个单节点里来获取和释放锁。在我们的例子里面我们把N设成5，这个数字是一个相对比较合理的数值，因此我们需要在不同的计算机或者虚拟机上运行5个master节点来保证他们大多数情况下都不会同时宕机。一个客户端需要做如下操作来获取锁：
1、获取当前时间（单位是毫秒）。
2、轮流用相同的key和随机值在N个节点上请求锁，在这一步里，客户端在每个master上请求锁时，会有一个和总的锁释放时间相比小的多的超时时间。比如如果锁自动释放时间是10秒钟，那每个节点锁请求的超时时间可能是5-50毫秒的范围，这个可以防止一个客户端在某个宕掉的master节点上阻塞过长时间，如果一个master节点不可用了，我们应该尽快尝试下一个master节点。
3、客户端计算第二步中获取锁所花的时间，只有当客户端在大多数master节点上成功获取了锁（在这里是3个），而且总共消耗的时间不超过锁释放时间，这个锁就认为是获取成功了。
4、如果锁获取成功了，那现在锁自动释放时间就是最初的锁释放时间减去之前获取锁所消耗的时间。
5、如果锁获取失败了，不管是因为获取成功的锁不超过一半（N/2+1)还是因为总消耗时间超过了锁释放时间，客户端都会到每个master节点上释放锁，即便是那些他认为没有获取成功的锁。
源码如下图：
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 实现要点之允许加锁失败节点限制
int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
List acquiredLocks = new ArrayList(locks.size());
// 实现要点之遍历所有节点通过EVAL命令执行lua加锁
for (ListIterator iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
RLock lock = iterator.next();
boolean lockAcquired;
try {
// 对节点尝试加锁
lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (RedisConnectionClosedException|RedisResponseTimeoutException e) {
// 如果抛出这类异常，为了防止加锁成功，但是响应失败，需要解锁
unlockInner(Arrays.asList(lock));
lockAcquired = false;
} catch (Exception e) {
// 抛出异常表示获取锁失败
lockAcquired = false;
}
if (lockAcquired) {
// 成功获取锁集合
acquiredLocks.add(lock);
} else {
// 如果达到了允许加锁失败节点限制，那么break，即此次Redlock加锁失败
if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
break;
}
}
}
return true;
}