分布式锁第二篇---Redisson的用法

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分布式

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Redisson详细教程 - 从入门到精通 Redisson是Redis的Java客户端，提供分布式对象和服务框架。相比传统Jedis，Redisson通过自动管理连接、提供丰富数据结构（如分布式Map、List、Set）和内置分布式锁等高级功能，简化了Redis使用。配置支持单机/集群模式，核心功能包括：1）基础数据操作和异步处理；2）分布式数据结构RBucket、RMap等；3）分布式锁（公平锁、读写锁）；4）分布式服务（信号量、倒计时锁）。典型应用场景包括缓存管理、分布式限流、任务调度等。最佳实践推荐配置优化、错误降级处理及批量操作提升性能，需阅读详情

AI摘要

Redisson是一个基于Redis的Java数据网格，提供了一系列分布式服务和数据结构，如分布式锁。本文详细介绍了Redisson分布式锁的实现原理，包括非公平锁和公平锁。非公平锁通过Lua脚本实现加锁和解锁，确保原子性，而公平锁利用List和ZSet结构实现线程的FIFO排队，确保加锁的公平性。Redisson还支持锁续约，确保任务执行超时仍能释放锁。此外，文章提到了Redisson与Jedis、Lettuce的区别，以及其在企业级开发中的应用。

一、Redisson概述

1 什么是Redisson？

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。

其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。

Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

2 Redisson和Jedis、Lettuce有什么区别？倒也不是雷锋和雷锋塔

Redisson和它俩的区别就像一个用鼠标操作图形化界面，一个用命令行操作文件。Redisson是更高层的抽象，Jedis和Lettuce是Redis命令的封装。

Jedis是Redis官方推出的用于通过Java连接Redis客户端的一个工具包，提供了Redis的各种命令支持

Lettuce是一种可扩展的线程安全的 Redis 客户端，通讯框架基于Netty，支持高级的 Redis 特性，比如哨兵，集群，管道，自动重新连接和Redis数据模型。Spring Boot 2.x 开始 Lettuce 已取代 Jedis 成为首选 Redis 的客户端。

Redisson是架设在Redis基础上，通讯基于Netty的综合的、新型的中间件，企业级开发中使用Redis的最佳范本

Jedis把Redis命令封装好，Lettuce则进一步有了更丰富的Api，也支持集群等模式。但是两者也都点到为止，只给了你操作Redis数据库的脚手架，而Redisson则是基于Redis、Lua和Netty建立起了成熟的分布式解决方案，甚至redis官方都推荐的一种工具集。

二、分布式锁

分布式锁怎么实现？

分布式锁是并发业务下的刚需，虽然实现五花八门：ZooKeeper有Znode顺序节点，数据库有表级锁和乐/悲观锁，Redis有setNx，但是殊途同归，最终还是要回到互斥上来，本篇介绍Redisson，那就以redis为例。

怎么写一个简单的Redis分布式锁？

以Spring Data Redis为例，用RedisTemplate来操作Redis（setIfAbsent已经是setNx + expire的合并命令），如下

// 加锁
public Boolean tryLock(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
    return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
}
// 解锁，防止删错别人的锁，以uuid为value校验是否自己的锁
public void unlock(String lockName, String uuid) {
    if(uuid.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockName)){        redisTemplate.opsForValue().del(lockName);    }
}

// 结构
if(tryLock){
    // todo
}finally{
    unlock;
}

简单1.0版本完成，聪明的小张一眼看出，这是锁没错，但get和del操作非原子性，并发一旦大了，无法保证进程安全。于是小张提议，用Lua脚本

Lua脚本是什么？

Lua脚本是redis已经内置的一种轻量小巧语言，其执行是通过redis的eval/evalsha命令来运行，把操作封装成一个Lua脚本，如论如何都是一次执行的原子操作。

于是2.0版本通过Lua脚本删除
lockDel.lua如下

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] 
    then 
 -- 执行删除操作
        return redis.call('del', KEYS[1]) 
    else 
 -- 不成功，返回0
        return 0 
end

delete操作时执行Lua命令

// 解锁脚本
DefaultRedisScript<Object> unlockScript = new DefaultRedisScript();
unlockScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lockDel.lua")));

// 执行lua脚本解锁
redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(keyName), value);

2.0似乎更像一把锁，但好像又缺少了什么，小张一拍脑袋，synchronized和ReentrantLock都很丝滑，因为他们都是可重入锁，一个线程多次拿锁也不会死锁，我们需要可重入。

怎么保证可重入？

重入就是，同一个线程多次获取同一把锁是允许的，不会造成死锁，这一点synchronized偏向锁提供了很好的思路，synchronized的实现重入是在JVM层面，JAVA对象头MARK WORD中便藏有线程ID和计数器来对当前线程做重入判断，避免每次CAS。

当一个线程访问同步块并获取锁时，会在对象头和栈帧中的锁记录里存储偏向的线程ID，以后该线程在进入和退出同步块时不需要进行CAS操作来加锁和解锁，只需简单测试一下对象头的Mark>Word里是否存储着指向当前线程的偏向锁。如果测试成功，表示线程已经获得了锁。如果测试失败，则需要再测试一下MarkWord中偏向锁标志是否设置成1：没有则CAS竞争；设置了，则CAS将对象头偏向锁指向当前线程。
再维护一个计数器，同个线程进入则自增1，离开再减1，直到为0才能释放

写一个可重入锁可以解决问题，具体可以看文末的原文了解手写重入锁的过程。
严谨的小张觉得虽然当个普通互斥锁，已经稳稳够用，可是业务里总是又很多特殊情况的，比如A进程在获取到锁的时候，因业务操作时间太长，锁释放了但是业务还在执行，而此刻B进程又可以正常拿到锁做业务操作，两个进程操作就会存在依旧有共享资源的问题。

而且如果负责储存这个分布式锁的Redis节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。

小张不是杠精，因为库存操作总有这样那样的特殊。

所以我们希望在这种情况时，可以延长锁的releaseTime延迟释放锁来直到完成业务期望结果，这种不断延长锁过期时间来保证业务执行完成的操作就是锁续约。

读写分离也是常见，一个读多写少的业务为了性能，常常是有读锁和写锁的。

而此刻的扩展已经超出了一把简单轮子的复杂程度，光是处理续约，就够小张喝一壶，何况在性能（锁的最大等待时间）、优雅（无效锁申请）、重试（失败重试机制）等方面还要下功夫研究。

在小张苦思冥想时，旁边的小白凑过来看了看小张，很好奇，都2021年了，为什么不直接用redisson呢？

Redisson就有这把你要的锁。

三、Redisson分布式锁

1.安装依赖

<!-- 原生，本章使用-->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.13.6</version>
</dependency>

<!-- 另一种Spring集成starter，本章未使用 -->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.13.6</version>
</dependency>

2.配置

@Configuration
public class RedissionConfig {
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String redisHost;

    @Value("${spring.redis.password}")
    private String password;

    private int port = 6379;

    @Bean
    public RedissonClient getRedisson() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().
                setAddress("redis://" + redisHost + ":" + port).
                setPassword(password);
        config.setCodec(new JsonJacksonCodec());
        return Redisson.create(config);
    }
}

3.启用分布式锁

@Resource
private RedissonClient redissonClient;

RLock rLock = redissonClient.getLock(lockName);
try {
    boolean isLocked = rLock.tryLock(expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
    if (isLocked) {
        // TODO
                }
    } catch (Exception e) {
            rLock.unlock();
    }

简洁明了，只需要一个RLock，既然推荐Redisson，就往里面看看他是怎么实现的。

四、RLock

RLock是Redisson分布式锁的最核心接口，继承了concurrent包的Lock接口和自己的RLockAsync接口，RLockAsync的返回值都是RFuture，是Redisson执行异步实现的核心逻辑，也是Netty发挥的主要阵地。

RLock如何加锁？

从RLock进入，找到RedissonLock类，找到tryLock方法再递进到干事的tryAcquireOnceAsync方法，这是加锁的主要代码（版本不一此处实现有差别，和最新3.15.x有一定出入，但是核心逻辑依然未变。此处以3.13.6为例）

private RFuture<Boolean> tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
        if (leaseTime != -1L) {
            return this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
        } else {
            RFuture<Boolean> ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
            ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
                if (e == null) {
                    if (ttlRemaining) {
                        this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }

                }
            });
            return ttlRemainingFuture;
        }
    }

此处出现leaseTime时间判断的2个分支，实际上就是加锁时是否设置过期时间，未设置过期时间（-1）时则会有watchDog的锁续约（下文），一个注册了加锁事件的续约任务。我们先来看有过期时间tryLockInnerAsync部分，
evalWriteAsync是eval命令执行lua的入口

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
        this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
        return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "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) then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; return redis.call('pttl', KEYS[1]);", Collections.singletonList(this.getName()), new Object[]{this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
    }

这里揭开真面目，eval命令执行Lua脚本的地方，此处的Lua脚本展开

-- 不存在该key时
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then 
  -- 新增该锁并且hash中该线程id对应的count置1
  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
  -- 设置过期时间
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  return nil; 
end; 

-- 存在该key 并且 hash中线程id的key也存在
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 
  -- 线程重入次数++
  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  return nil; 
end; 
return redis.call('pttl', KEYS[1]);

和前面我们写自定义的分布式锁的脚本几乎一致，看来redisson也是一样的实现，具体参数分析：

// keyName
KEYS[1] = Collections.singletonList(this.getName())
// leaseTime
ARGV[1] = this.internalLockLeaseTime
// uuid+threadId组合的唯一值
ARGV[2] = this.getLockName(threadId)

总共3个参数完成了一段逻辑：
判断该锁是否已经有对应hash表存在，

• 没有对应的hash表：则set该hash表中一个entry的key为锁名称，value为1，之后设置该hash表失效时间为leaseTime

• 存在对应的hash表：则将该lockName的value执行+1操作，也就是计算进入次数，再设置失效时间leaseTime

• 最后返回这把锁的ttl剩余时间

也和上述自定义锁没有区别

既然如此，那解锁的步骤也肯定有对应的-1操作，再看unlock方法，同样查找方法名，一路到

protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
        return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); return 1; end;if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then return nil;end; local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); if (counter > 0) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); return 0; else redis.call('del', KEYS[1]); redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); return 1; end; return nil;", Arrays.asList(this.getName(), this.getChannelName()), new Object[]{LockPubSub.unlockMessage, this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
    }

掏出Lua部分

-- 不存在key
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then 
  return nil;
end;
-- 计数器 -1
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); 
if (counter > 0) then 
  -- 过期时间重设
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); 
  return 0; 
else
  -- 删除并发布解锁消息
  redis.call('del', KEYS[1]); 
  redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); 
  return 1;
end; 
return nil;

该Lua KEYS有2个Arrays.asList(getName(), getChannelName())

name 锁名称
channelName，用于pubSub发布消息的channel名称

ARGV变量有三个LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)

LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE，channel发送消息的类别，此处解锁为0
internalLockLeaseTime，watchDog配置的超时时间，默认为30s
lockName 这里的lockName指的是uuid和threadId组合的唯一值

步骤如下：

1.如果该锁不存在则返回nil；

2.如果该锁存在则将其线程的hash key计数器-1，

3.计数器counter>0，重置下失效时间，返回0；否则，删除该锁，发布解锁消息unlockMessage，返回1；

其中unLock的时候使用到了Redis发布订阅PubSub完成消息通知。

而订阅的步骤就在RedissonLock的加锁入口的lock方法里

long threadId = Thread.currentThread().getId();
        Long ttl = this.tryAcquire(-1L, leaseTime, unit, threadId);
        if (ttl != null) {
            // 订阅
            RFuture<RedissonLockEntry> future = this.subscribe(threadId);
            if (interruptibly) {
                this.commandExecutor.syncSubscriptionInterrupted(future);
            } else {
                this.commandExecutor.syncSubscription(future);
            }
            // 省略

当锁被其他线程占用时，通过监听锁的释放通知（在其他线程通过RedissonLock释放锁时，会通过发布订阅pub/sub功能发起通知），等待锁被其他线程释放，也是为了避免自旋的一种常用效率手段。

Redisson的锁续约代码可以点击文末的原文跳回去看一下哦，这里不过多赘述

Redisson加这段逻辑的目的是什么？（锁续约）

目的是为了某种场景下保证业务不影响，如任务执行超时但未结束，锁已经释放的问题。

当一个线程持有了一把锁，由于并未设置超时时间leaseTime，Redisson默认配置了30S，开启watchDog，每10S对该锁进行一次续约，维持30S的超时时间，直到任务完成再删除锁。

这就是Redisson的锁续约，也就是WatchDog实现的基本思路。

流程概括

通过整体的介绍，流程简单概括：

A、B线程争抢一把锁，A获取到后，B阻塞

B线程阻塞时并非主动CAS，而是PubSub方式订阅该锁的广播消息

A操作完成释放了锁，B线程收到订阅消息通知

B被唤醒开始继续抢锁，拿到锁

五、公平锁

以上介绍的可重入锁是非公平锁，Redisson还基于Redis的队列（List）和ZSet实现了公平锁

公平的定义是什么？

公平就是按照客户端的请求先来后到排队来获取锁，先到先得，也就是FIFO，所以队列和容器顺序编排必不可少

为什么JUC以默认非公平锁呢？
因为当一个线程请求锁时，只要获取来同步状态即成功获取。在此前提下，刚释放的线程再次获取同步状态的几率会非常大，使得其他线程只能在同步队列中等待。但这样带来的好处是，非公平锁大大减少了系统线程上下文的切换开销。

可见公平的代价是性能与吞吐量。

Redis里没有AQS，但是有List和zSet，看看Redisson是怎么实现公平的。

RedissonFairLock

RedissonFairLock 用法依然很简单

RLock fairLock = redissonClient.getFairLock(lockName);

fairLock.lock();

RedissonFairLock继承自RedissonLock，同样一路向下找到加锁实现方法tryLockInnerAsync。

这里有2段冗长的Lua，但是Debug发现，公平锁的入口在 command == RedisCommands.EVAL_LONG 之后，此段Lua较长，参数也多，我们着重分析Lua的实现规则

参数

-- lua中的几个参数
KEYS = Arrays.<Object>asList(getName(), threadsQueueName, timeoutSetName)
KEYS[1]: lock_name, 锁名称                   
KEYS[2]: "redisson_lock_queue:{xxx}"  线程队列
KEYS[3]: "redisson_lock_timeout:{xxx}"  线程id对应的超时集合

ARGV =  internalLockLeaseTime, getLockName(threadId), currentTime + threadWaitTime, currentTime
ARGV[1]: "{leaseTime}" 过期时间
ARGV[2]: "{Redisson.UUID}:{threadId}"   
ARGV[3] = 当前时间 + 线程等待时间:（10:00:00） + 5000毫秒 = 10:00:05
ARGV[4] = 当前时间（10:00:00）  部署服务器时间，非redis-server服务器时间

公平锁实现的Lua脚本

-- 1.死循环清除过期key
while true do 
  -- 获取头节点
    local firstThreadId2 = redis.call('lindex', KEYS[2], 0);
    -- 首次获取必空跳出循环
  if firstThreadId2 == false then 
    break;
  end;
  -- 清除过期key
  local timeout = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId2));
  if timeout <= tonumber(ARGV[4]) then
    redis.call('zrem', KEYS[3], firstThreadId2);
    redis.call('lpop', KEYS[2]);
  else
    break;
  end;
end;

-- 2.不存在该锁 && （不存在线程等待队列 || 存在线程等待队列而且第一个节点就是此线程ID)，加锁部分主要逻辑
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) and 
  ((redis.call('exists', KEYS[2]) == 0)  or (redis.call('lindex', KEYS[2], 0) == ARGV[2])) then
  -- 弹出队列中线程id元素，删除Zset中该线程id对应的元素
  redis.call('lpop', KEYS[2]);
  redis.call('zrem', KEYS[3], ARGV[2]);
  local keys = redis.call('zrange', KEYS[3], 0, -1);
  -- 遍历zSet所有key，将key的超时时间(score) - 当前时间ms
  for i = 1, #keys, 1 do 
    redis.call('zincrby', KEYS[3], -tonumber(ARGV[3]), keys[i]);
  end;
    -- 加锁设置锁过期时间
  redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  return nil;
end;

-- 3.线程存在，重入判断
if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1 then
  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2],1);
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  return nil;
end;

-- 4.返回当前线程剩余存活时间
local timeout = redis.call('zscore', KEYS[3], ARGV[2]);
    if timeout ~= false then
  -- 过期时间timeout的值在下方设置，此处的减法算出的依旧是当前线程的ttl
  return timeout - tonumber(ARGV[3]) - tonumber(ARGV[4]);
end;

-- 5.尾节点剩余存活时间
local lastThreadId = redis.call('lindex', KEYS[2], -1);
local ttl;
-- 尾节点不空 && 尾节点非当前线程
if lastThreadId ~= false and lastThreadId ~= ARGV[2] then
  -- 计算队尾节点剩余存活时间
  ttl = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], lastThreadId)) - tonumber(ARGV[4]);
else
  -- 获取lock_name剩余存活时间
  ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]);
end;

-- 6.末尾排队
-- zSet 超时时间（score），尾节点ttl + 当前时间 + 5000ms + 当前时间，无则新增，有则更新
-- 线程id放入队列尾部排队，无则插入，有则不再插入
local timeout = ttl + tonumber(ARGV[3]) + tonumber(ARGV[4]);
if redis.call('zadd', KEYS[3], timeout, ARGV[2]) == 1 then
  redis.call('rpush', KEYS[2], ARGV[2]);
end;
return ttl;

1.公平锁加锁步骤

通过以上Lua，可以发现，lua操作的关键结构是列表（list）和有序集合（zSet）。

其中list维护了一个等待的线程队列redisson_lock_queue:{xxx}，zSet维护了一个线程超时情况的有序集合redisson_lock_timeout:{xxx}，尽管lua较长，但是可以拆分为6个步骤

1.队列清理

保证队列中只有未过期的等待线程
2.首次加锁

hset加锁，pexpire过期时间
3.重入判断

此处同可重入锁lua
4.返回ttl

5.计算尾节点ttl

初始值为锁的剩余过期时间
6.末尾排队

ttl + 2 * currentTime + waitTime是score的默认值计算公式

2.模拟

如果模拟以下顺序，就会明了redisson公平锁整个加锁流程

假设 t1 10:00:00 < t2 10:00:10 < t3 10:00:20

t1：当线程1初次获取锁

1.等待队列无头节点，跳出死循环->2

2.不存在该锁 && 不存在线程等待队列成立

2.1 lpop和zerm、zincrby都是无效操作，只有加锁生效，说明是首次加锁，加锁后返回nil
加锁成功，线程1获取到锁，结束

t2：线程2尝试获取锁（线程1未释放锁）

1.等待队列无头节点，跳出死循环->2

2.不存在该锁不成立->3

3.非重入线程 ->4

4.score无值 ->5

5.尾节点为空，设置ttl初始值为lock_name的ttl -> 6

6.按照ttl + waitTime + currentTime + currentTime 来设置zSet超时时间score，并且加入等待队列，线程2为头节点
score = 20S + 5000ms + 10:00:10 + 10:00:10 = 10:00:35 + 10:00:10

t3：线程3尝试获取锁（线程1未释放锁）

1.等待队列有头节点

1.1未过期->2

2.不存在该锁不成立->3

3.非重入线程->4

4.score无值 ->5

5.尾节点不为空 && 尾节点线程为2，非当前线程

5.1取出之前设置的score，减去当前时间：ttl = score - currentTime ->6

6.按照ttl + waitTime + currentTime + currentTime 来设置zSet超时时间score，并且加入等待队列

score = 10S + 5000ms + 10:00:20 + 10:00:20 = 10:00:35 + 10:00:20

如此一来，三个需要抢夺一把锁的线程，完成了一次排队，在list中排列他们等待线程id，在zSet中存放过期时间（便于排列优先级）。其中返回ttl的线程2客户端、线程3客户端将会一直按一定间隔自旋重复执行该段Lua，尝试加锁，如此一来便和AQS有了异曲同工之处。

而当线程1释放锁之后（这里依旧有通过Pub/Sub发布解锁消息，通知其他线程获取）

10:00:30 线程2尝试获取锁（线程1已释放锁）

1.等待队列有头节点，未过期->2

2.不存在该锁 & 等待队列头节点是当前线程成立

2.1删除当前线程的队列信息和zSet信息，超时时间为：

线程2 10:00:35 + 10:00:10 - 10:00:30 = 10:00:15

线程3 10:00:35 + 10:00:20 - 10:00:30 = 10:00:25

2.2线程2获取到锁，重新设置过期时间

加锁成功，线程2获取到锁，结束

排队结构如图：
在这里插入图片描述