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。使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。

redis实现分布式锁
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。
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。
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。

基于单个 Redis 节点实现分布式锁
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。

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

这样有两个风险：
一个是加锁后可能在中间出现异常，导致锁无法释放，其他客户不能执行业务。解决办法是加过期时间，EX/PX选项。
一个是客户端A的锁可以被客户端B误释放。解决办法是加锁的时候设置一个独特的标识，释放时要比较是否相等，相等才能释放。
// 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

基于多个 Redis 节点实现高可靠的分布式锁
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。