return old;
} else if (windowStart > old.windowStart()) {
// 当前时间对应的窗口开始时间大于获取到的窗口开始时间，那么当前获取到的窗口为已过期窗口，加锁重置
if (updateLock.tryLock()) {
try {
return resetWindowTo(old, windowStart);
} finally {
updateLock.unlock();
}
} else {
Thread.yield();
}
} else if (windowStart < old.windowStart()) {
// Should not go through here, as the provided time is already behind.
return new WindowWrap(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
}
}
}
LeapArray.calculateWindowStart方法：

protected long calculateWindowStart(long timeMillis) {
return timeMillis - timeMillis % windowLengthInMs;
}
总结上面的代码就是：先将当前时间按照统计时长分段，得到当前时间对应的分段ID。因为窗口数组是固定的，所以随着时间线向前发展，会不断的顺序循环使用数组中的窗口。所以使用当前时间对应的分段ID与窗口数组的长度求余得到当前时间对应的窗口在窗口数组中的下标，拿到这个下标后，接着就是在循环中获取这个下标对应的窗口了。

在获取指定下标对应的窗口时，要分情况进行处理：

如果对应下标窗口为null，那么就是第一次进入，创建新窗口并使用cas设置。如果非空走下面的逻辑。
如果获取到的窗口开始时间等于当前时间计算出来的对应窗口开始时间，那么就拿到了当前时间需要的窗口，直接返回。
如果获取到的窗口开始时间小于当前时间计算出来的对应窗口开始时间，那么就说明这个窗口已经过期了，所以加锁重置，然后重复使用。
当前时间小于旧的窗口的开始时间，理论上来说是不应该出现这种情况的，如果存在这种情况，那么返回一个无效的空窗口。
整个Sentinel滑动窗口算法的使用就上面这些代码，看完后第一感觉是代码如此简介，但是功能却如此高效强大。