我们平时说的分布式锁，一般指的是在不同服务器上的多个线程中，只有一个线程能抢到一个锁，从而执行一个任务。而我们使用锁就是保证一个任务只能由一个线程来完成。所以我们一般是使用这样的三段式逻辑：

Lock();
DoJob();
Unlock();

但是由于我们的系统都是分布式的，这个锁一般不会只放在某个进程中，我们会借用第三方存储，比如 Redis 来做这种分布式锁。但是一旦借助了第三方存储，我们就必须面对这个问题：Unlock是否能保证一定运行呢？

这个问题，我们面对的除了程序的bug之外，还有网络的不稳定，进程被杀死，服务器被down机等。我们是无法保证Unlock一定被运行的。

那么我们就一般在Lock的时候为这个锁加一个超时时间作为兜底。

LockByExpire(duration);
DoJob();
Unlock();

这个超时时间是为了一旦出现异常情况导致Unlock没有被运行，这个锁在duration时间内也会被自动释放。这个在redis中我们一般就是使用set ex 来进行锁超时的设定。

但是有这个超时时间我们又遇上了问题，超时时间设置多久合适呢？当然要设置的比 DoJob 消耗的时间更长，否则的话，在任务还没结束的时候，锁就被释放了，还是有可能导致并发任务的存在。

但是实际上，同样由于网络超时问题，系统运行状况问题等，我们是无法准确知道DoJob这个函数要执行多久的。那么这时候怎么办呢？

有两个办法：

第一个方法，我们可以对DoJob做一个超时设置。让DoJob最多只能执行n秒，那么我的分布式锁的超时时长设置比n秒长就可以了。为一个任务设置超时时间在很多语言是可以做到的。比如golang 中的 TimeoutContext。

而第二种方法，就是我们先为锁设置一个比较小的超时时长，然后不断续期这个锁。对一个锁的不断续期，也可以理解为重新开始加锁，这种可以不断续期的锁，就叫做可重入锁。

除了主线程之外，可重入锁必然有一个另外的线程（或者协程）可以对这个锁进行续期，我们叫这个额外的程序叫做watchDog（看门狗）。