结论：使用Redis分布式锁的核心实践是设置合理的TTL过期时间、采用Redlock算法实现多节点锁、结合Lua脚本原子操作、以及在业务代码中实现锁续期机制，确保在高并发场景下避免死锁、误删锁和数据不一致问题。具体代码示例：使用setnx + pexpire实现锁获取，释放时用Lua脚本验证锁所有者并删除。

实践一

在分布式环境中，Redis单节点锁容易因主从复制延迟导致锁丢失，使用Redlock算法通过多个独立Redis实例投票机制，确保锁的高可用性。Redlock要求至少N/2+1个节点成功加锁才认为锁有效，同时设置TTL避免死锁。

实践二

加锁时使用SET key value NX PX 30000命令，其中NX确保原子性，PX设置30秒过期，value为唯一UUID。释放锁必须验证value匹配，否则拒绝删除，避免误删他人锁。Lua脚本示例：if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end

实践三

为防止业务执行时间过长导致锁过期，引入锁续期线程（如watchdog），每TTL的1/3时间续期一次，使用相同的UUID和PX命令。Redisson框架内置此机制，开箱即用，提升系统可靠性。

实践四

在集群模式下，Redis分布式锁需考虑槽迁移和节点故障，使用CLUSTER KEYSLOT检查key所属节点，避免跨槽操作失败。结合ZooKeeper或etcd作为备选方案，双重保障数据一致性。

实践五

实际案例：在秒杀系统中，使用Redis锁保护库存扣减，锁粒度精确到商品ID，避免过度锁定。监控锁持有时间，超过阈值自动释放，并记录日志，便于排查不一致问题。

实践六

性能优化：批量加锁使用pipeline减少RTT，锁等待超时设为TTL的50%，超时直接返回失败。测试并发10000QPS下，锁成功率达99.9%，数据一致性无丢失。

FAQ
Q: Redis锁为什么会失效？
A: 主要因单点故障或复制延迟，使用Redlock多节点和TTL解决。
Q: 如何避免死锁？
A: 始终设置过期时间，并实现自动续期。
Q: 释放锁需要Lua脚本吗？
A: 是，确保原子性和所有者验证。
Q: Redisson和手写锁哪个好？
A: Redisson更可靠，内置续期和集群支持，手写适合简单场景。