当我们在设计分布式锁的时候，我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件
- 互斥
在分布式高并发的条件下，我们最需要保证，同一时刻只能有一个线程获得锁，这是最基本的一点。 - 防止死锁
在分布式高并发的条件下，比如有个线程获得锁的同时，还没有来得及去释放锁，就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁，造成死锁。
Redisson
目前基于Redis实现的分布式锁常用的框架是Redisson,它的使用比较简单，在项目中引入Redisson的依赖，然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁，加锁工作流程如下：
加锁机制
线程去获取锁，获取成功: 执行lua脚本，保存数据到redis数据库。
线程去获取锁，获取失败: 一直通过while循环尝试获取锁，获取成功后，执行lua脚本，保存数据到redis数据库。
使用lua脚本，可以把一大堆业务逻辑通过封装在lua脚本发送给redis，保证这段赋值业务逻辑执行的原子性。在这段脚本中，这里KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：RLock lock = redisson.getLock(“myLock”);这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1。
脚本的意思大概是：第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个key不存在，就可以进行加锁。加锁就是用“hset myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1”命令。通过这个命令设置一个hash数据结构，这个命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：
上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。好了，到此为止，ok，加锁完成了。
锁互斥机制
如果这个时候客户端B来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本。第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在。接着第二个if判断，判断myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端B的ID，但明显没有，那么客户端B会获取到pttl myLock返回的一个数字，代表myLock这个锁key的剩余生存时间。此时客户端B会进入一个while循环，不停的尝试加锁。
watch dog自动延期机制
在一个分布式环境下，假如一个线程获得锁后，突然服务器宕机了，那么这个时候在一定时间后这个锁会自动释放，你也可以设置锁的有效时间(不设置默认30秒），这样的目的主要是防止死锁的发生。
但在实际开发中会有下面一种情况:
客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？
简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。
可重入加锁机制
这个时候lua脚本是这样执行的：第一个if判断不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端A的ID，此时就会执行可重入加锁的逻辑，它会用“incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ”这个命令对客户端A的加锁次数，累加1，此时myLock的数据结构变成下面这样：
即myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数。
释放锁机制
执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁。释放逻辑是：每次对myLock数据结构中的那个加锁次数减1，如果加锁次数为0了，说明客户端已经不再持有锁了，此时就会用“del MyLock”命令，从redis里删除了这个key。然后另外的客户端B就可以尝试完成加锁了。
缺陷
上如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例，但是这个过程中如果发送redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。
这就会导致客户端B来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端A也以为自己成功加了锁，此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时就会导致各种脏数据的产生。
所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
