個人理解是，雖然redis是單線程，但是可以同時有多個客戶端訪問，每個客戶端會有一個線程。客戶端存取之間存在競爭。
因為存在多客戶端並發，所以必須保證操作的原子性。例如銀行卡扣款問題，取得餘額，判斷，扣款，寫回就必須構成事務，否則就可能出錯。
在傳統單體應用單一部署的情況下，可以使用Java並發相關的鎖，如ReentrantLcok或synchronized進行互斥控制。但是，隨著業務發展的需要，原單體單機部署的系統，漸漸的被部署在多機器多JVM上同時提供服務，這使得原單機部署情況下的並發控制鎖策略失效了，為了解決這個問題就需要一種跨JVM的互斥機制來控制共享資源的訪問，這就是分散式鎖要解決的問題。 （推薦學習：Redis影片教學）
分散式鎖定的實作條件
1、互斥性，和單體應用一樣，要確保任意時刻，只能有一個客戶端持有鎖
2、可靠性，要確保系統的穩定性，不能產生死鎖
3、一致性，要保證鎖只能由加鎖人解鎖，不能產生A的加鎖被B用戶解鎖的情況
Redis實現分散式鎖不同的人可能有不同的實現邏輯。
分散式環境下，資料一致性問題一直是比較重要的議題，而又不同於單一進程的情況。分散式與單機情況下最大的不同在於其不是多執行緒而是多進程。多線程由於可以共享堆內存，因此可以簡單的採取內存作為標記存儲位置。而進程之間甚至可能都不在同一台實體機上，因此需要將標記儲存在一個所有進程都能看到的地方。
常見的是秒殺場景，訂單服務部署了多個實例。如秒殺商品有4個，第一個用戶購買3個，第二個用戶購買2個，理想狀態下第一個用戶能購買成功，第二個用戶提示購買失敗，反之亦可。而實際可能出現的情況是，兩個用戶都得到庫存為4，第一個用戶買到了3個，更新庫存之前，第二個用戶下了2個商品的訂單，更新庫存為2，導致出錯。
常見的鎖定方案如下：
基於資料庫實作分散式鎖定
基於緩存，實作分散式鎖，如redis
基於Zookeeper實作分散式鎖定
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