在微服务中很多情况下需要使用到分布式锁功能，而目前比较常见的方案是通过Redis来实现分布式锁，网上关于分布式锁的实现方式有很多，早期主要是基于Redisson等客户端，但在Spring Boot2.x以上版本中使用Redis时，其客户端库已经默认使用lettuce。

　　所以本文将直接介绍在Spring Boot2.x以上项目中快速使用Redis分布式锁的功能的方法，希望能够更新你的知识库！

　　Redis分布式锁原理概述

　　实际上Redis服务本身并不提供分布式锁这样的机制，但是作为全局Key-Value存储系统，客户端可以利用Redis提供的基本功能并通过一定的算法设计来实现分布式锁功能。目前已有不少博客文章及代码库描述了如何使用Redis来实现分布式锁，但是许多实现相对比较简单，安全性也比较低。

　　在Redis的官方文档中推荐了一种叫做RedLock的算法来实现基于Redis的分布式锁功能，现阶段已存在基于该算法的多种语言版本的Redis客户端实现库。其中Java领域最为知名的是Redisson库。但由于Redisson不仅实现了分布式锁功能，还额外实现了一套Redis分布式数据结构，因此会显得比较重，加上最新的基于Spring Boot.2.x以上版本使用Redis时，其客户端库已经默认使用了lettuce（比Redisson、Jedis线程更安全、更轻量级的一种Java Redis客户端库）的封装，所以为了更加符合微服务场景下的使用，在实践中往往会选择基于RedLock算法自行实现分布式锁。

　　本案例也将演示如何RedLock算法来实现Redis分布式锁功能，不过在此之前让我们先来看看RedLock算法是如何运行的，示意图如下：

　　以上就是实现Redis分布式锁官方推荐的RedLock算法逻辑，它是一种多节点Redis的分布式锁算法，可以有效防止单节点故障问题。其执行步骤说明如下：

　　首先Redis客户端获取当前系统时间，以毫秒为单位；

　　然后客户端会顺序地尝试向Redis集群中的每个节点获取锁，其具体步骤是使用相同的键Key名和随机值；在向每个Redis节点获取锁的过程中，客户端会以比锁过期时间小得多的时间来设定超时机制，例如锁的整个超时时间为10秒，集群有5个节点，那么每个节点获取锁的超时时间可能会被限制在5～50毫秒之间，这是为了防止在某个节点不可用的情况下，客户端等待时间过长，造成性能阻塞；

　　之后随着各节点获取锁结果的反馈，Redis客户端会对获取情况进行判断，如果获取各节点锁的总时间小于锁的超时时间设置，并且成功获取锁的节点数目大于N/2+1个（例如5个节点至少要有3个节点成功获取锁），满足上述条件的情况下，Redis客户端才会认为获取锁成功，否则就会认为锁获取失败，并依次释放掉各个节点的锁信息；

　　获取锁成功后即可以安全地执行操作，完成后再依次释放各节点锁持有的锁信息；

　　实现上述算法的Redis客户端可以基本上保证分布式锁的有效性及安全性的几个基本特性要求：

　　互斥：任何时刻只能有一个Redis客户端获取锁；

　　无死锁：即使锁定资源的服务崩溃或者分区，仍然能释放锁）；

　　容错性：只要多数redis节点（一半以上）在使用，Redis客户端就可以获取和释放锁；