平时开发中使用 Redis 分布式锁，有哪些需要注意的问题？
在微服务和高并发后端系统开发中，分布式锁已是保障数据一致性的重要手段，而 Redis 以其高性能和易用性成为实现分布式锁的主流方案。但你是否真的了解：Redis 分布式锁容易踩哪些坑？怎样才能用得更安全、更健壮？
本文将结合实际开发经验，详细列举在使用 Redis 分布式锁过程中的注意事项，帮助你避免常见的“坑”。
1. 保证加锁和过期设置的原子性
很多开发者会用如下伪代码实现 Redis 锁：
SETNX lock_key my_valueEXPIRE lock_key 30这种方式会有严重并发问题：如果在 SETNX 和 EXPIRE 之间进程挂了，锁就可能变成永久锁，导致死锁！
正确做法：
利用 Redis 2.6.12+ 提供的 SET key value NX EX seconds/PX milliseconds 原子命令，一步加锁+设置过期时间。
SET resource_name my_random_value NX PX 30000这样就保证了加锁和过期的原子性。
2. 锁必须设置过期时间
绝不能只用 SETNX 不设过期时间！
一旦拿到锁的进程挂了，锁永远不会自动释放，下一个进程就再也拿不到这把锁。
锁的过期时间要比你的业务处理时间略长，并给一定的冗余空间。
3. 解锁操作必须安全，不能误删他人锁
常见的做法是业务完成后直接 DEL lock_key 释放锁。如果你的锁 value 不是唯一的（比如都写死字符串），会出现典型的误删问题。
举例：
- A线程加锁成功，锁 value=abc
- 锁到期自动失效
- B线程加锁，此时重新设置 value=xyz
- A线程业务执行完后，误解锁，直接
DEL锁 key，把B的锁删了！
更安全的做法：
加锁时，为每次锁都分配唯一value（如uuid），解锁时校验当前value仅由自己持有，使用 Lua 脚本原子性实现：
if redis.call(\'get\', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(\'del\', KEYS[1])else return 0end这样只有锁持有者才能真正释放这把锁，避免误删。
4. 业务超时&锁续期支持
锁的自动过期机制虽然能防止死锁，但若业务执行时间不可控，容易出现锁未用完就到期被别的线程/服务抢走，导致并发安全隐患。
解决办法：
- 加锁进程应定时（如 watch dog 机制）主动刷新锁的过期时间
- 刷新前仍要校验自己的 value，严防误操作
- 推荐用成熟库（比如 Redisson），已帮你实现自动续期
5. 主从复制带来的一致性问题
Redis 高可用常用主从或哨兵架构，但 Redis 复制是异步的。极端情况下，主库刚写完锁，还没同步到从库就挂掉了，故障转移后锁信息丢失，可能导致多个进程同时拿到同一把锁！
应对措施：
- 锁操作只允许写主库节点，绝不能从从库读写锁!
- 重要场景请优先采用 RedLock 算法，实现基于多 Redis 实例的强一致分布式锁
6. 锁Key设计需充分考虑粒度和唯一性
同一个业务或资源一定要有唯一的锁key，不同业务分开加锁，避免无谓的全局大锁导致系统性能下降。
- 通常 key 可用如
lock:业务名:资源标识 - value 用UUID、机器名/线程ID等保证唯一性
