redis分布式是如何实现的（面试版）
需要结合项目中的业务进行回答，通常情况下，分布式锁使用的场景：
集群情况下的定时任务、抢单、幂等性场景。
下面先来看一个抢卷场景：
以下情况会出现超卖情况：
因为线程会交替执行，所以线程查询优惠价的数据量后，线程2又查询优惠券的数据量，此时如果优惠券总数是1，最后优惠券的数量会变成-1，出现超卖。
使用synchronized解决：
但在集群的情况下，这种方式会失效，因为synchronized是本地锁，这个锁属于JVM，每个服务都有各自的JVM，它只能解决同一个JVM下线程的互斥：
此时需要加分布式锁：
redis分布式锁
图1-1
上图中，必须设置锁的超时时间，否则当服务宕机的时候就不会释放锁了。
redisson实现的分布式锁如何合理控制锁的有效时长
继续看图1-1，因为加锁的时候给了一个失效时间，假如业务的执行时机太长，已经超出了锁的释放时间，但此时业务还没有执行完成，假如其他线程来获得锁就会获得成功。
出现这种情况后，可以给锁续期：redisson实现的分布式锁-执行流程：
- 有一个线程（线程1）过来，它获取锁并加锁成功后，然后就会去操作redis
- 但加锁成功后，会另开一个线程（Watch dog）监控 持有锁的线程，给持有锁的线程 增加锁的持有时间（续期）。续期的规则为每隔 releaseTime/3(releaseTime是锁的过期时间) 的时间做一次续期，默认为10秒。
- 手动释放锁，手动释放锁之后，需要通知对应线程的Watch dog不需要再监听了
图2-1
假如，现在又来了一个新的线程（线程2），想获取锁，它先尝试去加锁，如果加锁成功，和 图2-1的流程是一样的，但如果没有加锁成功呢？在redisson实现的分布式锁中，它设置了一个while循环来不断的尝试去加锁，如果加锁成功了就成功了，如果线程1一直没有释放锁，线程2有一个阈值，只要循环到了阈值，线程2就会获取锁失败，这种机制会在高并发下，大程度增加分布式锁的性能：
下图为redisson的使用，所有的redisson命令基于lua脚本完成，保证脚本执行的原子性
redisson实现的分布式锁是否可以重入
首先分析下图的代码：
- 在add1中尝试获取了锁，再去调用add2，add又去尝试获取锁，此时都是同一个线程，可以重入。
回答：可以重入，判断是否是当前线程，通过线程id去判断，如果是同一个线程就可重入，否则不能
redisson中可重入的实现
使用hash类型来存储锁数据（线程的唯一标识和重入次数）：
- 每加一次锁，重入次数都会+1，每释放一次锁重入次数-1，全部释放完变成0后删除锁信息。
redisson实现的分布式锁可以保证主从一致吗
不能解决，但可以使用红锁保证主从一致，但性能太低，一般项目中用的不多，哪有服务器天天挂；如果想要保证数据的强一致性就去使用CP思想的zookeeper。
