原子操作是一种提供无锁并发访问控制的方法。原子操作是指执行过程保持原子性的操作，而且原子操作执行时并不需要再加锁，实现了无锁操作。
并发访问控制对应的操作主要是数据修改操作。当客户端需要修改数据时，基本流程分成两步：
客户端先把数据读取到本地，在本地进行修改；
客户端修改完数据后，再写回 Redis。
我们把这个流程叫做“读取 - 修改 - 写回”操作（Read-Modify-Write，简称为 RMW 操作）。当有多个客户端对同一份数据执行 RMW 操作的话，我们就需要让 RMW 操作涉及的代码以原子性方式执行。访问同一份数据的 RMW 操作代码，就叫做临界区代码。
为了实现并发控制要求的临界区代码互斥执行，Redis 的原子操作采用了两种方法：
把多个操作在 Redis 中实现成一个操作，也就是单命令操作；
把多个操作写到一个Lua 脚本中，以原子性方式执行单个 Lua 脚本。
如果我们执行的 RMW 操作是对数据进行增减值的话，Redis 提供的原子操作 INCR 和 DECR 可以直接帮助我们进行并发控制。
但是，如果我们要执行的操作不是简单地增减数据，而是有更加复杂的判断逻辑或者是其他操作，那么，Redis 的单命令操作已经无法保证多个操作的互斥执行了。所以，这个时候，我们需要使用第二个方法，也就是 Lua 脚本。
Redis 会把整个 Lua 脚本作为一个整体执行，在执行的过程中不会被其他命令打断，从而保证了 Lua 脚本中操作的原子性。如果我们有多个操作要执行，但是又无法用 INCR/DECR 这种命令操作来实现，就可以把这些要执行的操作编写到一个 Lua 脚本中。然后，我们可以使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。这样一来，这些操作在执行时就具有了互斥性。
如果把很多操作都放在 Lua 脚本中原子执行，会导致 Redis 执行脚本的时间增加，同样也会降低 Redis 的并发性能。所以：在编写 Lua 脚本时，避免把不需要做并发控制的操作写入脚本中。
在分布式系统中，当有多个客户端需要争抢锁时，我们必须要保证，这把锁不能是某个客户端本地的锁。否则的话，其它客户端是无法访问这把锁的，当然也就不能获取这把锁了。
所以当有多个客户端需要获取锁时，我们需要分布式锁。此时，锁是保存在一个共享存储系统中的，可以被多个客户端共享访问和获取。
分布式锁和单机上的锁一样同样可以用一个变量来实现。加锁时同样需要判断锁变量的值，根据锁变量值来判断能否加锁成功；释放锁时需要把锁变量值设置为 0，表明客户端不再持有锁。
在分布式场景下，锁变量需要由一个共享存储系统来维护，只有这样，多个客户端才可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的，加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值。
这样一来，我们就可以得出实现分布式锁的两个要求：
要求一：分布式锁的加锁和释放锁的过程，涉及多个操作。所以，在实现分布式锁时，我们需要保证这些锁操作的原子性；
要求二：共享存储系统保存了锁变量，如果共享存储系统发生故障或宕机，那么客户端也就无法进行锁操作了。在实现分布式锁时，我们需要考虑保证共享存储系统的可靠性，进而保证锁的可靠性。
作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，Redis 可以使用键值对来保存锁变量，再接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。
我们要赋予锁变量一个变量名，把这个变量名作为键值对的键，而锁变量的值，则是键值对的值，这样一来，Redis 就能保存锁变量了，客户端也就可以通过 Redis 的命令操作来实现锁操作。
因为加锁包含了三个操作（读取锁变量、判断锁变量值以及把锁变量值设置为 1），而这三个操作在执行时需要保证原子性。所以Redis 可以用单命令操作实现加锁操作。
首先是SETNX 命令，它用于设置键值对的值。具体来说，就是这个命令在执行时会判断键值对是否存在，如果不存在，就设置键值对的值，如果存在，就不做任何设置。
对于释放锁操作来说，我们可以在执行完业务逻辑后，使用 DEL 命令删除锁变量。
总结来说，我们就可以用 SETNX 和 DEL 命令组合来实现加锁和释放锁操作：
// 加锁 SETNX lock_key 1 // 业务逻辑 DO THINGS // 释放锁 DEL lock_key 不过，使用 SETNX 和 DEL 命令组合实现分布锁，存在两个潜在的风险：
第一个风险是，假如某个客户端在执行了 SETNX 命令、加锁之后，紧接着却在操作共享数据时发生了异常，结果一直没有执行最后的 DEL 命令释放锁。因此，锁就一直被这个客户端持有，其它客户端无法拿到锁，也无法访问共享数据和执行后续操作，这会给业务应用带来影响。
解决方案：给锁变量设置一个过期时间。这样一来，即使持有锁的客户端发生了异常，无法主动地释放锁，Redis 也会根据锁变量的过期时间，在锁变量过期后，把它删除。其它客户端在锁变量过期后，就可以重新请求加锁，这就不会出现无法加锁的问题了。
我们再来看第二个风险。如果客户端 A 执行了 SETNX 命令加锁后，假设客户端 B 执行了 DEL 命令释放锁，此时，客户端 A 的锁就被误释放了。如果客户端 C 正好也在申请加锁，就可以成功获得锁，进而开始操作共享数据。
解决方案：区分来自不同客户端的锁操作。如果锁变量值设置为 1 或 0用来表示是否加锁成功。1 和 0 只有两种状态，无法表示究竟是哪个客户端进行的锁操作。所以，我们在加锁操作时，可以让每个客户端给锁变量设置一个唯一值，这里的唯一值就可以用来标识当前操作的客户端。在释放锁操作时，客户端需要判断，当前锁变量的值是否和自己的唯一标识相等，只有在相等的情况下，才能释放锁。这样一来，就不会出现误释放锁的问题了。
Redis中如何用命令具体实现呢？
为了能达到和 SETNX 命令一样的效果，Redis 给 SET 命令提供了选项 NX，用来实现“不存在即设置”。如果使用了 NX 选项，SET 命令只有在键值对不存在时，才会进行设置，否则不做赋值操作。此外，SET 命令在执行时还可以带上 EX 或 PX 选项，用来设置键值对的过期时间。key 的存活时间由 seconds 或者 milliseconds 选项值来决定。
命令格式：SET key value [EX seconds | PX milliseconds] [NX]
具体代码：
// 加锁, unique_value作为客户端唯一性的标识 SET lock_key unique_value NX PX 10000 // 业务逻辑 DO THINGS //释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放 if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end 这是使用 Lua 脚本（unlock.script）实现的释放锁操作的伪代码，其中，KEYS[1]表示 lock_key，ARGV[1]是当前客户端的唯一标识，这两个值都是我们在执行 Lua 脚本时作为参数传入的。 最后，我们执行下面的命令，就可以完成锁释放操作了。 redis-cli --eval unlock.script lock_key , unique_value 如果只用了一个 Redis 实例来保存锁变量，如果这个 Redis 实例发生故障宕机了，那么锁变量就没有了。此时，客户端也无法进行锁操作了，这就会影响到业务的正常执行。所以，我们在实现分布式锁时，还需要保证锁的可靠性。
为了避免 Redis 实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis 的开发者 Antirez 提出了分布式锁算法 Redlock。
Redlock 算法的基本思路，是让客户端和多个独立的 Redis 实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个 Redis 实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。
Redlock 算法的执行步骤：
第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作。
这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用 SET 命令，带上 NX，EX/PX 选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个 Redis 实例发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock 算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。
如果客户端在和一个 Redis 实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个 Redis 实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。
第三步是，一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。
客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。
条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 实例上成功获取到了锁；
条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。
当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作。
在 Redlock 算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。这样一来，只要 N 个 Redis 实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。
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