Redisson的加锁方法有两个，tryLock和lock，使用上的区别在于tryLock可以设置锁的过期时长leaseTime和等待时长waitTime，核心处理的逻辑都差不多

    public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        long time = unit.toMillis(waitTime);
        long current = System.currentTimeMillis();
        long threadId = Thread.currentThread().getId();

        // 尝试获取锁，如果没取到锁，则返回锁的剩余超时时间 
        Long ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
        // lock acquired

        // ttl为null，说明可以抢到锁了，返回true 
        if (ttl == null) {
            return true;
        }
        

        // 如果waitTime已经超时了，就返回false，代表申请锁失败 
        time -= System.currentTimeMillis() - current;
        if (time <= 0) {
            acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
            return false;
        }
        
        current = System.currentTimeMillis();

        /**
        订阅锁释放事件，并通过 await 方法阻塞等待锁释放，有效的解决了无效的锁申请浪费资源的问题：
    基于信息量，当锁被其它资源占用时，当前线程通过 Redis 的 channel 订阅锁的释放事件
    一旦锁释放会发消息通知待等待的线程进行竞争.
        */
        RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
        if (!subscribeFuture.await(time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
            if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
                subscribeFuture.onComplete((res, e) -> {
                    if (e == null) {
                        unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
                    }
                });
            }
            acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
            return false;
        }

        try {

            //如果获取锁的耗时超过最大等待时间，加锁失败
            time -= System.currentTimeMillis() - current;
            if (time <= 0) {
                acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
                return false;
            }

            //在最大等待时间内循环获取锁
            while (true) {
                long currentTime = System.currentTimeMillis();
                ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
                // lock acquired
                if (ttl == null) {
                    return true;
                }

                time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
                if (time <= 0) {
                    acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
                    return false;
                }

                // waiting for message
                currentTime = System.currentTimeMillis();

                // waiting for message，等待解锁消息
                if (ttl >= 0 && ttl < time) {
                    subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                } else {
                    subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
                }

                time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
                if (time <= 0) {
                    acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
                    return false;
                }
            }
        } finally {
            //取消订阅消息
            unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
        }
//        return get(tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit));
    }

Redission分布式锁原理_知知之之的博客-CSDN博客_redission实现分布式锁原理原理源码中加锁lua代码if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end;if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) thenhttps://blog.csdn.net/weixin_35973945/article/details/124151830

需要特别注意的是，RedissonLock 同样没有解决 节点挂掉的时候，存在丢失锁的风险的问题。而现实情况是有一些场景无法容忍的，所以 Redisson 提供了实现了redlock算法的 RedissonRedLock，RedissonRedLock 真正解决了单点失败的问题，代价是需要额外的为 RedissonRedLock 搭建Redis环境。

所以，如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，则推荐使用 RedissonLock， 如果无法容忍，则推荐使用 RedissonRedLock。