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那么在这个时候，如果客户端 2 来尝试加锁，执行了同样的一段 lua 脚本，会咋样呢？很简单，第一个 if 判断会执行“exists myLock”，发现 myLock 这个锁 key 已经存在了。接着第二个 if 判断，判断一下，myLock 锁 key 的 hash 数据结构中，是否包含客户端 2 的 ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端 1 的 ID。
所以，客户端 2 会获取到 pttl myLock 返回的一个数字，这个数字代表了 myLock 这个锁 key的 剩余生存时间。比如还剩 15000 毫秒的生存时间。此时客户端 2 会进入一个 while 循环，不停的尝试加锁。
客户端 1 加锁的锁 key 默认生存时间才 30 秒，如果超过了 30 秒，客户端 1 还想一直持有这把锁，怎么办呢？
简单！只要客户端 1 一旦加锁成功，就会启动一个 watch dog 看门狗， 他是一个后台线程，会每隔 10 秒检查一下，如果客户端 1 还持有锁 key，那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。
那如果客户端 1 都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？比如下面这种代码：
这时我们来分析一下上面那段 lua 脚本。 第一个 if 判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key 已经存在了。 第二个 if 判断会成立，因为 myLock 的 hash 数据结构中包含的那个 ID，就是客户端 1 的那个 ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”
此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：
incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ，通过这个命令，对客户端 1的加锁次数，累加 1。此时 myLock 数据结构变为下面这样：
大家看到了吧，那个 myLock 的 hash 数据结构中的那个客户端 ID，就对应着加锁的次数
如果执行 lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了，就是每次都对 myLock 数据结构中的那个加锁次数减 1。如果发现加锁次数是 0 了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock” 命令，从 redis 里删除这个 key。
然后呢，另外的客户端 2 就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的 分布式锁的开源 Redisson 框架的实现机制。
一般我们在生产系统中，可以用 Redisson 框架提供的这个类库来基于 redis 进行分布式锁的加锁与释放锁。
其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个 redis master 实例，写入了 myLock 这种锁key 的 value，此时会异步复制给对应的 master slave 实例。但是这个过程中一旦发生 redis master 宕机，主备切换，redis slave 变为了 redis master。
接着就会导致，客户端 2 来尝试加锁的时候，在新的 redis master 上完成了加锁，而客户端 1
也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题， 导致各种脏数据的产生。
所以这个就是 redis cluster，或者是 redis master-slave 架构的主从异步复制导致的 redis 分布式锁的最大缺陷：在 在 redis master 实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样？
set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和 expire 合成一条指令来用的！