分布式锁具有互斥性、锁超时释放、防误删、高可用和高性能的特点。今天我们推荐一个golang版本的基于redis实现的分布式锁：redsync。redsync包是redis官网推荐的golang版本的分布式锁。
下面是根据我自己的理解画的一张redsync设计的简图：
LockUnlockacquire函数release函数基于redis的setnx，实现分布式锁的互斥性。
acquiresetnx设置过期时间，防死锁
setnx在没有给锁设置过期时间的情况下，死锁的产生一般是因为当一个进程A持有锁后，在执行业务逻辑期间，突然崩溃了，那么该进程锁持有的锁就永远无法释放了。
这时，另外一个进程B再获取锁时，因为进程A没有释放锁，所以一直获取不到。那么这个锁就成了死锁或叫做长生锁。
setnxexpiresetnxexpirevalue值的随机性+唯一性验证，防误删
setnxvaluevaluegenValueFuncgenValueFuncMutexgenValuegenValuegenValue所以，value是一个随机值。因为随机性也就产生了唯一性，或者在一定时间范围内是唯一的。其作用就是为了防止被别的进程误删。
被误删的一个前提是锁的有效期到了，锁被自动释放了。以下是一个产生锁被误删的情景。
线程a线程a线程b线程arediskeyvalueredsync中代码的实现如下：
预估业务可执行时间，防获取无效锁
redsyncacuquire在锁的生命周期内其实是有 获取锁的时间+漂移时间+业务执行时间三部分组成的。
那么留给业务的执行时间就是：过期时间 - 获取锁的时间 - redis服务器漂移时间
再用 当前时间 + 留给业务的时间 就能推导出业务执行的截止时间。 如果当前时间已经超过了业务运行的截止时间，那么就说明锁已经过期了（比如获取锁的时间过长），就需要释放锁，并返回加锁失败。
重试机制，提高获取锁的效率
redsync那为什么需要重试机制呢？
首先重试增加获取锁的稳定性。在分布式系统中，由于网络延迟等原因，获取锁的操作可能会失败。等待一段时间后再进行重试可以增加系统的稳定性，从而降低系统崩溃的概率。
其次，要防止频繁重试。如果在获取锁时发生错误，立即进行重试可能导致系统频繁重试，从而导致性能下降。因此，在等待一段时间后再进行重试可以减少这种情况的发生。
多redis节点支持，保证高可用性
redsyncredism.poolsredisMutexquorum