Redlock原理
redis作者鉴于单点redis作为分布式锁的可能出现的锁数据丢失问题，提出了Redlock算法，该算法实现了比单一节点更安全、可靠的分布式锁管理（DLM）
缓存锁
使用缓存作为分布式锁，性能非常强劲，在一些不错的硬件上，redis可以每秒执行10w次，内网延迟不超过1ms，足够满足绝大部分应用的锁定需求。
redis锁定的原理是利用setnx命令，即只有在某个key不存在情况才能set成功该key，这样就达到了多个进程并发去set同一个key，只有一个进程能set成功。
仅有一个setnx命令，redis遇到的问题跟数据库锁一样，但是过期时间这一项，redis自带的expire功能可以不需要应用主动去删除锁。而且从 Redis 2.6.12 版本开始，redis的set命令直接直接设置NX和EX属性，NX即附带了setnx数据，key存在就无法插入，EX是过期属性，可以设置过期时间。这样一个命令就能原子的完成加锁和设置过期时间。
缓存锁优势是性能出色，劣势就是由于数据在内存中，一旦缓存服务宕机，锁数据就丢失了。像redis自带复制功能，可以对数据可靠性有一定的保证，但是由于复制也是异步完成的，因此依然可能出现master节点写入锁数据而未同步到slave节点的时候宕机，锁数据丢失问题。
算法
Redlock算法假设有N个redis节点，这些节点互相独立，一般设置为N=5，这N个节点运行在不同的机器上以保持物理层面的独立。
算法的步骤如下：
客户端获取当前时间，以毫秒为单位。
客户端尝试获取N个节点的锁，（每个节点获取锁的方式和前面说的缓存锁一样），N个节点以相同的key和value获取锁。客户端需要设置接口访问超时，接口超时时间需要远远小于锁超时时间，比如锁自动释放的时间是10s，那么接口超时大概设置5-50ms。这样可以在有redis节点宕机后，访问该节点时能尽快超时，而减小锁的正常使用。
客户端计算在获得锁的时候花费了多少时间，方法是用当前时间减去在步骤一获取的时间，只有客户端获得了超过3个节点的锁，而且获取锁的时间小于锁的超时时间，客户端才获得了分布式锁。
客户端获取的锁的时间为设置的锁超时时间减去步骤三计算出的获取锁花费时间。
如果客户端获取锁失败了，客户端会依次删除所有的锁。
使用Redlock算法，可以保证在挂掉最多2个节点的时候，分布式锁服务仍然能工作，这相比之前的数据库锁和缓存锁大大提高了可用性，由于redis的高效性能，分布式缓存锁性能并不比数据库锁差。