在基于Zookeeper实现的CP架构的分布式模型中，向节点1写入数据后，会等待数据的同步结果，当数据在大多数Zookeeper节点间同步成功后，才会返回结果数据。
当我们使用基于Redis的AP架构实现分布式锁时，需要注意一个问题，这个问题可以使用下图来表示。
也就是Redis主从节点之间的数据同步失败，假设线程向Master节点写入了数据，而Redis中Master节点向Slave节点同步数据失败了。此时，另一个线程读取的Slave节点中的数据，发现没有添加分布式锁，此时就会出现问题了！！！
所以，在设计分布式锁方案时，也需要注意Redis节点之间的数据同步问题。
红锁的实现在Redisson框架中，实现了红锁的机制，Redisson的RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。当红锁中超过半数的RLock加锁成功后，才会认为加锁是成功的，这就提高了分布式锁的高可用。
我们可以使用Redisson框架来实现红锁。
public void testRedLock(RedissonClient redisson1,RedissonClient redisson2, RedissonClient redisson3){ RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1"); RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2"); RLock lock3 = redisson3.getLock("lock3"); RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); try { // 同时加锁：lock1 lock2 lock3, 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。 lock.lock(); // 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁 boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { lock.unlock(); } }其实，在实际场景中，红锁是很少使用的。这是因为使用了红锁后会影响高并发环境下的性能，使得程序的体验更差。所以，在实际场景中，我们一般都是要保证Redis集群的可靠性。同时，使用红锁后，当加锁成功的RLock个数不超过总数的一半时，会返回加锁失败，即使在业务层面任务加锁成功了，但是红锁也会返回加锁失败的结果。另外，使用红锁时，需要提供多套Redis的主从部署架构，同时，这多套Redis主从架构中的Master节点必须都是独立的，相互之间没有任何数据交互。
高并发“黑科技”与致胜奇招假设，我们就是使用Redis来实现分布式锁，假设Redis的读写并发量在5万左右。我们的商城业务需要支持的并发量在100万左右。如果这100万的并发全部打入Redis中，Redis很可能就会挂掉，那么，我们如何解决这个问题呢？接下来，我们就一起来探讨这个问题。
在高并发的商城系统中，如果采用Redis缓存数据，则Redis缓存的并发处理能力是关键，因为很多的前缀操作都需要访问Redis。而异步削峰只是基本的操作，关键还是要保证Redis的并发处理能力。
解决这个问题的关键思想就是：分而治之，将商品库存分开放。
暗度陈仓我们在Redis中存储商品的库存数量时，可以将商品的库存进行“分割”存储来提升Redis的读写并发量。
例如，原来的商品的id为10001，库存为1000件，在Redis中的存储为(10001, 1000)，我们将原有的库存分割为5份，则每份的库存为200件，此时，我们在Redia中存储的信息为(10001_0, 200)，(10001_1, 200)，(10001_2, 200)，(10001_3, 200)，(10001_4, 200)。
此时，我们将库存进行分割后，每个分割后的库存使用商品id加上一个数字标识来存储，这样，在对存储商品库存的每个Key进行Hash运算时，得出的Hash结果是不同的，这就说明，存储商品库存的Key有很大概率不在Redis的同一个槽位中，这就能够提升Redis处理请求的性能和并发量。