方案五还是可能存在「锁过期释放，业务没执行完」的问题。有些小伙伴认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。

当前开源框架Redisson解决了这个问题。我们一起来看下Redisson底层原理图吧：

只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用watch dog解决了「锁过期释放，业务没执行完」问题。

Redis分布式锁方案七：多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前面六种方案都只是基于单机版的讨论，还不是很完美。其实Redis一般都是集群部署的：

如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时，master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。

为了解决这个问题，Redis作者 antirez提出一种的分布式锁算法：Redlock。Redlock核心思想是这样的：

❝搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。

❞

我们假设当前有5个Redis master节点，在5台服务器上面运行这些Redis实例。

RedLock的实现步骤:如下

❝

• 1.获取当前时间，以毫秒为单位。
• 2.按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。
• 3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1，这里是5/2+1=3个节点）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
• 如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。
• 如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。

❞

简化下步骤就是：

• 按顺序向5个master节点请求加锁
• 根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
• 如果大于等于3个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功啦。
• 如果获取锁失败，解锁！