在分布式系统中，保证资源的互斥访问是一个关键的点，而 Redis 作为高性能的键值存储系统，在分布式锁这块也被广泛的应用。然而，在使用 Redis 实现分布式锁时需要考虑很多的因素，以确保系统正确的使用还有程序的性能。
下面我们将探讨一下使用Redis实现分布式锁时需要注意的关键点。
首先还是大家都知道，使用 Redis 实现分布式锁，是两步操作，设置一个key，增加一个过期时间，所以我们首先需要保证的就是这两个操作是一个原子操作。
1.原子性
在获取锁和释放锁的过程中，要保证这个操作的原子性，确保加锁操作与设置过期时间操作是原子的。Redis 提供了原子操作的命令，如SETNX（SET if Not eXists）或者 SET 命令的带有NX（Not eXists）选项，可以用来确保锁的获取和释放是原子的。
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
returntrue;
}
returnfalse;2.锁的过期时间
为了保证锁的释放，防止死锁的发生，获取到的锁需要设置一个过期时间，也就是说当锁的持有者因为出现异常情况未能正确的释放锁时，锁也会到达这个时间之后自动释放，避免对系统造成影响。
try{
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
returntrue;
}
returnfalse;
} finally {
unlock(lockKey);
}此时有些朋友可能就会说，如果释放锁的过程中，发生系统异常或者网络断线问题，不也会造成锁的释放失败吗？
是的，这个极小概率的问题确实是存在的。所以我们设置锁的过期时间就是必须的。当发生异常无法主动释放锁的时候，就需要靠过期时间自动释放锁了。
不管操作成功与否，都要释放锁，不能忘了释放锁，可以说锁的过期时间就是对忘了释放锁的一个兜底。
3.锁的唯一标识
在上面对锁都加锁正常的情况下，在锁释放时，能正确的释放自己的锁吗，所以每个客户端应该提供一个唯一的标识符，确保在释放锁时能正确的释放自己的锁，而不是释放成为其他的锁。一般可以使用客户端的ID作为标识符，在释放锁时进行比较，确保只有当持有锁的客户端才能释放自己的锁。
如果我们加的锁没有加入唯一标识，在多线程环境下，可能就会出现释放了其他线程的锁的情况发生。
有些朋友可能就会说了，在多线程环境中，线程A加锁成功之后，线程B在线程A没有释放锁的前提下怎么可以再次获取到锁呢？所以也就没有释放其他线程的锁这个说法。
下面我们看这么一个场景，如果线程A执行任务需要10s，锁的时间是5s，也就是当锁的过期时间设置的过短，在任务还没执行成功的时候就释放了锁，此时，线程B就会加锁成功，等线程A执行任务执行完成之后，执行释放锁的操作，此时，就把线程B的锁给释放了，这不就出问题了吗。
所以，为了解决这个问题就是在锁上加入线程的ID或者唯一标识请求ID。对于锁的过期时间短这个只能根据业务处理时间大概的计算一个时间，还有就是看门狗，进行锁的续期。
伪代码如下
if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
jedis.del(lockKey);
returntrue;
}
returnfalse;4.锁非阻塞获取
非阻塞获取意味着获取锁的操作不会阻塞当前线程或进程的执行。通常，在尝试获取锁时，如果锁已经被其他客户端持有，常见的做法是让当前线程或进程等待直到锁被释放。这种方式称为阻塞获取锁。
相比之下，非阻塞获取锁不会让当前线程或进程等待锁的释放，而是立即返回获取锁的结果。如果锁已经被其他客户端持有，那么获取锁的操作会失败，返回一个失败的结果或者一个空值，而不会阻塞当前线程或进程的执行。
非阻塞获取锁通常适用于一些对实时性要求较高、不希望阻塞的场景，比如轮询等待锁的释放。当获取锁失败时，可以立即执行一些其他操作或者进行重试，而不需要等待锁的释放。
在 Redis 中，可以使用 SETNX 命令尝试获取锁，如果返回成功（即返回1），表示获取锁成功；如果返回失败（即返回0），表示获取锁失败。通过这种方式，可以实现非阻塞获取锁的操作。
try {
Long start = System.currentTimeMillis();
while(true) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
if(!exists(path)) {
mkdir(path);
}
returntrue;
}
long time = System.currentTimeMillis() - start;
if (time>=timeout) {
returnfalse;
}
try {
Thread.sleep(50);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} finally{
unlock(lockKey,requestId);
}
returnfalse;在规定的时间范围内，假如说500ms，自旋不断获取锁，不断尝试加锁。
如果成功，则返回。如果失败，则休息50ms然后在开始重试获取锁。如果到了超时时间，也就是500ms时，则直接返回失败。
说到了多次尝试加锁，在 Redis，分布式锁是互斥的，假如我们对某个 key 进行了加锁，如果 该key 对应的锁还没有释放的话，在使用相同的key去加锁，大概率是会失败的。
下面有这样一个场景，需要获取满足条件的菜单树，后台程序在代码中递归的去获取，知道获取到所有的满足条件的数据。我们要知道，菜单是可能随时都会变的，所以这个地方是可以加入分布式锁进行互斥的。
后台程序在递归获取菜单树的时候，第一层加锁成功，第二层、第n层 加锁不久加锁失败了吗？
递归中的加锁伪代码如下：
privateint expireTime = 1000;
public void fun(int level,String lockKey,String requestId){
try{
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
if(level
