相关文档：https://redis.io/docs/manual/patterns/distributed-locks/
在Redis中加锁非常简便，直接使用SET命令即可。示例及关键选项说明如下：
SET resource_1 random_value NX EX 5
| 参数/选项 | 说明 |
|---|---|
| resource_1 | 分布式锁的key，只要这个key存在，相应的资源就处于加锁状态，无法被其它客户端访问。 |
| random_value | 一个随机字符串，不同客户端设置的值不能相同。 uuid：线程id 参考 redisson |
| EX | 设置过期时间，单位为秒。您也可以使用PX选项设置单位为毫秒的过期时间。 |
| NX | 如果需要设置的key在Redis中已存在，则取消设置。 |
示例代码为resource_1这个key设置了5秒的过期时间，如果客户端不释放这个key，5秒后key将过期，锁就会被系统回收，此时其它客户端就能够再次为资源加锁并访问资源了。
Spring可以直接使用
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(K key, V value, Duration timeout)
解锁一般使用DEL命令，一个客户端设置的锁，必须由自己解开。因此客户端需要先使用GET命令确认锁是不是自己设置的，然后再使用DEL解锁。在Redis中通常需要用Lua脚本来实现自锁自解：
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
当客户端发现在锁的租期内无法完成操作时，就需要延长锁的持有时间，进行续租（renew）。同解锁一样，客户端应该只能续租自己持有的锁。在Redis中可使用如下Lua脚本来实现续租：
续租 需要每个锁后台定时任务 时间建议是锁的1/3 去续租
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("expire",KEYS[1], ARGV[2])
else
return 0
end
Redis的主从同步（replication）是异步进行的，如果向master发送请求修改了数据后master突然出现异常，发生高可用切换，缓冲区的数据可能无法同步到新的master（原replica）上，导致数据不一致。如果丢失的数据跟分布式锁有关，则会导致锁的机制出现问题，从而引起业务异常。下文介绍两种保障一致性的方法。
红锁是Redis作者提出的一致性解决方案。红锁的本质是一个概率问题：如果一个主从架构的Redis在高可用切换期间丢失锁的概率是k%，那么相互独立的N个Redis同时丢失锁的概率是多少？如果用红锁来实现分布式锁，那么丢锁的概率是(k%)^N。Redis节点越多则一致性越强，鉴于Redis极高的稳定性，此时的概率已经完全能满足产品的需求。
说明 红锁的实现并非这样严格，一般保证M(1
红锁的问题在于：
Redis的WAIT命令会阻塞当前客户端，直到这条命令之前的所有写入命令都成功从master同步到指定数量的replica，命令中可以设置单位为毫秒的等待超时时间，实现成本低。在云Redis版中使用WAIT命令提高分布式锁一致性的示例如下：
SET resource_1 random_value NX EX 5
WAIT 1 5000
使用以上代码，客户端在加锁后会等待数据成功同步到replica才继续进行其它操作，最大等待时间为5000毫秒。执行WAIT命令后如果返回结果是1则表示同步成功，无需担心数据不一致。相比红锁，这种实现方法极大地降低了成本。
需要注意的是：
说了这么多，我觉得不要造轮子的话，可以使用redisson的分布式锁，这个开源项目内置很多分布式对象，很多开源的分布式锁都是基于他来做的。它也内置了看门狗，但是如果加锁的时候指定了过期时间，那么 Redission 不会给你开启看门狗的机制。
参考：
https://github.com/redisson/redisson/wiki/8.-Distributed-locks-and-synchronizers
https://help.aliyun.com/document_detail/146758.html