设计思路
- 基于 Redis 单线程特性：Redis 自身是单线程模型，利用其执行命令的原子性来确保锁操作的原子性。在获取锁时，使用
SETNX （Set if Not eXists）命令，只有当锁不存在时才能成功设置，保证同一时刻只有一个客户端能获取到锁。
- 锁的有效期设置：为防止获取锁的客户端出现故障而导致死锁，需要为锁设置合理的有效期（expiry time）。在设置锁的同时，使用
EX 选项指定过期时间，例如 SET key value NX EX seconds。
- 锁与数据读写的关联：在获取锁成功后，客户端才进行数据读写操作。对于读操作，确保在锁的有效期内完成读取，以保证读到的数据一致性。对于写操作，在获取锁后，先进行数据的预检查（如版本号比对等），再进行实际的写操作，操作完成后释放锁。
- 事务处理：将锁操作与事务处理进行结合。在开启事务前获取锁，事务中的所有操作都基于获取到的锁来执行，确保事务的原子性和一致性。事务完成后，及时释放锁。
技术手段
- Lua 脚本：由于 Redis 支持 Lua 脚本的原子执行，将复杂的锁操作（如获取锁、检查锁状态、释放锁等）封装在 Lua 脚本中，确保多个 Redis 命令在原子操作内完成，避免并发情况下出现的竞争条件。例如，释放锁的操作可以通过 Lua 脚本来验证锁的持有者是否为当前客户端，避免误释放其他客户端的锁。
-- 释放锁的 Lua 脚本
if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
return 0
end
- Redisson 框架：Redisson 是一个在 Redis 基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid），它对 Redis 分布式锁进行了封装，提供了丰富的功能和便捷的操作。Redisson 实现的分布式锁支持可重入、公平锁、联锁等特性，并且在锁的续期、故障转移等方面有完善的机制，有助于保证系统在高并发下的数据一致性。
- Watch 机制：类似于数据库中的乐观锁机制，Redis 的
WATCH 命令可以监控一个或多个键，当 EXEC 执行事务时，如果被监控的键在事务执行前被其他客户端修改，那么整个事务将被取消。在分布式锁场景下，可以结合 WATCH 机制对数据进行版本控制，在获取锁后，WATCH 相关数据键，在执行事务操作前检查数据版本是否变化，若变化则重新获取锁并进行操作，从而保证数据一致性。
