前言：
在分布式系统中，一致性( c )意味着每次读取都会获取最新的写入数据或异常，可用性( a )意味着可以对每个请求得到非异常的响应，而不保证获取最新的写入数据。 分区容错( p )意味着即使节点之间的网络异常，系统也将继续操作。
redis是AP架构，所谓牺牲的一致性，如果reid在主从同步锁的key时，出现挂机情况，那这样是会丢失锁的。出现主从架构锁是失效问题
解决方案：?
RedLock? （红锁方案已经被淘汰） ： 底层实现手段和zookeeper类似，客户端发送setnx指令，同时向多个redis节点发信息，超过半数redis节点加锁成功，才会返回成功。
在Redis的分布式环境中，假设有N个Redis master。这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制。我们假设有5个Redis master节点，
为了取到锁，客户端应该执行以下操作:
获取当前Unix时间，以毫秒为单位。依次尝试从N个实例，使用相同的key和随机值获取锁。在步骤2，当向Redis设置锁时,客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如你的锁自动失效时间为10秒，则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下，客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数（这里是3个节点）的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功）。? ?天生的bug ：
? ? ?1 。高并发多客户端同时抢占锁，会导致任何一个客户端都无法同时获取半数以上的锁，导致永远加锁失败。（脑裂现象），所以当客户端从大多数Redis实例获取锁失败时，应该尽快地释放（部分）已经成功取到的锁，这样其他的客户端就不必非得等到锁过完“有效时间”才能取到（然而，如果已经存在网络分裂，客户端已经无法和Redis实例通信，此时就只能等待key的自动释放了，等于被惩罚了）。
? ? 2. 算法安全问题 ：假设有个客户端用同一个key从多个redis获取到了锁，由于时间漂移问题，每个redis上的锁失效时间是不一样的，
? ? ?如果客户端在获取到大多数redis实例锁，使用的时间接近或者已经大于失效时间，客户端将认为锁是失效的锁，并且将释放掉已经获取到的锁，所以我们只需要在有效时间范围内获取到大部分锁这种情况。在上面已经讨论过有争议的地方，在锁的最小失效时间内，将没有客户端再次取得锁。所以只有一种情况，多个客户端会在相同时间取得N/2+1实例的锁，那就是取得锁的时间大于失效时间（TTL time)，这样取到的锁也是无效的.
? ?这个算法是没办法证明正确，或者是有bug的。
zookeeper是CP架构，不保证高可用，消息传进去，并不是每一次都能返回成功。zookeeper集群中，主节点接收到key，会将key同步到一半以上的从节点，才会将成功消息返回。保证了服务挂机时不会丢失锁。zookeeper性能是不如redis的。
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