什么是Redlock算法Redis一般都是集群部署的，假设数据在主从同步过程，主节点挂了，Redis分布式锁可能会有哪些

Redis一般都是集群部署的，假设数据在主从同步过程，主节点挂了，Redis分布式锁可能会有哪些问题呢?
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提出一种高级的分布式锁算法: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岩掉。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:

获取当前时间，以毫秒为单位。
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。
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)。