如何使用Redis+Lua脚本实现计数器接口防刷功能
Redis Assistant 是一款为Redis设计的高效可视化管理与监控工具，提供多种操作模式，高效处理服务器数据。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出，适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。
【实现过程】一、问题分析如果set命令设置上，但是在设置失效时间时由于网络抖动等原因导致没有设置成功，这时就会出现死计数器（类似死锁）；二、解决方案Redis+Lua是一个很好的解决方案，使用脚本使得set命令和expire命令一同达到Redis被执行且不会被干扰，在很大程度上保证了原子操作；为什么说是很大程度上保证原子操作而不是完全保证？因为在Redis内部执行的时候出问题也有可能出现问题不过概率非常小；即使针对小概率事件也有相应的解决方案，比如解决死锁一个思路值得参考：防止死锁会将锁的值存成一个时间戳
【实现过程】
一、问题分析
如果set命令设置上，但是在设置失效时间时由于网络抖动等原因导致没有设置成功，这时就会出现死计数器（类似死锁）；
二、解决方案
Redis+Lua是一个很好的解决方案，使用脚本使得set命令和expire命令一同达到Redis被执行且不会被干扰，在很大程度上保证了原子操作；
为什么说是很大程度上保证原子操作而不是完全保证？因为在Redis内部执行的时候出问题也有可能出现问题不过概率非常小；即使针对小概率事件也有相应的解决方案，比如解决死锁一个思路值得参考：防止死锁会将锁的值存成一个时间戳，即使发生没有将失效时间设置上在判断是否上锁时可以加上看看其中值距现在是否超过一个设定的时间，如果超过则将其删除重新设置锁。
三、代码改造
1、Redis+Lua锁的实现
package han.zhang.utils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DigestUtils;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import java.util.Collections;
import java.util.UUID;
public class RedisLock {
private static final LogUtils logger = LogUtils.getLogger(RedisLock.class);
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private final String lockKey;
private final String lockValue;
private boolean locked = false;
/**
* 使用脚本在redis服务器执行这个逻辑可以在一定程度上保证此操作的原子性
* （即不会发生客户端在执行setNX和expire命令之间，发生崩溃或失去与服务器的连接导致expire没有得到执行，发生永久死锁）
*
* 除非脚本在redis服务器执行时redis服务器发生崩溃，不过此种情况锁也会失效
*/
private static final RedisScript SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT;
static {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("if (redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) then\n");
sb.append("\tredis.call('expire', KEYS[1], tonumber(ARGV[2]))\n");
sb.append("\treturn true\n");
sb.append("else\n");
sb.append("\treturn false\n");
sb.append("end");
SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT = new RedisScriptImpl<>(sb.toString(), Boolean.class);
}
private static final RedisScript DEL_IF_GET_EQUALS;
sb.append("if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then\n");
sb.append("\tredis.call('del', KEYS[1])\n");
DEL_IF_GET_EQUALS = new RedisScriptImpl<>(sb.toString(), Boolean.class);
public RedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
this.lockKey = lockKey;
this.lockValue = UUID.randomUUID().toString() + "." + System.currentTimeMillis();
private boolean doTryLock(int lockSeconds) {
if (locked) {
throw new IllegalStateException("already locked!");
}
locked = stringRedisTemplate.execute(SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT, Collections.singletonList(lockKey), lockValue,
String.valueOf(lockSeconds));
return locked;
* 尝试获得锁，成功返回true，如果失败立即返回false
*
* @param lockSeconds 加锁的时间(秒)，超过这个时间后锁会自动释放
public boolean tryLock(int lockSeconds) {
try {
return doTryLock(lockSeconds);
} catch (Exception e) {
logger.error("tryLock Error", e);
return false;
* 轮询的方式去获得锁，成功返回true，超过轮询次数或异常返回false
* @param lockSeconds 加锁的时间(秒)，超过这个时间后锁会自动释放
* @param tryIntervalMillis 轮询的时间间隔(毫秒)
* @param maxTryCount 最大的轮询次数
public boolean tryLock(final int lockSeconds, final long tryIntervalMillis, final int maxTryCount) {
int tryCount = 0;
while (true) {
if (++tryCount >= maxTryCount) {
// 获取锁超时
return false;
}
try {
if (doTryLock(lockSeconds)) {
return true;
}
} catch (Exception e) {
logger.error("tryLock Error", e);
Thread.sleep(tryIntervalMillis);
} catch (InterruptedException e) {
logger.error("tryLock interrupted", e);
* 解锁操作
public void unlock() {
if (!locked) {
throw new IllegalStateException("not locked yet!");
locked = false;
// 忽略结果
stringRedisTemplate.execute(DEL_IF_GET_EQUALS, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
private static class RedisScriptImpl implements RedisScript {
private final String script;
private final String sha1;
private final Class resultType;
public RedisScriptImpl(String script, Class resultType) {
this.script = script;
this.sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(script);
this.resultType = resultType;
@Override
public String getSha1() {
return sha1;
public Class getResultType() {
return resultType;
public String getScriptAsString() {
return script;
}
2、借鉴锁实现Redis+Lua计数器
（1）工具类
package han.zhang.utils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DigestUtils;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import java.util.Collections;
public class CountUtil {
private static final LogUtils logger = LogUtils.getLogger(CountUtil.class);
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 使用脚本在redis服务器执行这个逻辑可以在一定程度上保证此操作的原子性
* （即不会发生客户端在执行setNX和expire命令之间，发生崩溃或失去与服务器的连接导致expire没有得到执行，发生永久死计数器）
*
* 除非脚本在redis服务器执行时redis服务器发生崩溃，不过此种情况计数器也会失效
*/
private static final RedisScript SET_AND_EXPIRE_SCRIPT;
static {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("local visitTimes = redis.call('incr', KEYS[1])\n");
sb.append("if (visitTimes == 1) then\n");
sb.append("\tredis.call('expire', KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))\n");
sb.append("\treturn false\n");
sb.append("elseif(visitTimes > tonumber(ARGV[2])) then\n");
sb.append("\treturn true\n");
sb.append("else\n");
sb.append("end");
SET_AND_EXPIRE_SCRIPT = new RedisScriptImpl<>(sb.toString(), Boolean.class);
}
public CountUtil(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
public boolean isOverMaxVisitTimes(String key, int seconds, int maxTimes) throws Exception {
try {
return stringRedisTemplate.execute(SET_AND_EXPIRE_SCRIPT, Collections.singletonList(key), String.valueOf(seconds), String.valueOf(maxTimes));
} catch (Exception e) {
logger.error("RedisBusiness>>>isOverMaxVisitTimes; get visit times Exception; key:" + key + "result:" + e.getMessage());
throw new Exception("already Over MaxVisitTimes");
}
private static class RedisScriptImpl implements RedisScript {
private final String script;
private final String sha1;
private final Class resultType;
public RedisScriptImpl(String script, Class resultType) {
this.script = script;
this.sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(script);
this.resultType = resultType;
@Override
public String getSha1() {
return sha1;
public Class getResultType() {
return resultType;
public String getScriptAsString() {
return script;
}
（2）调用测试代码
public void run(String... strings) {
CountUtil countUtil = new CountUtil(SpringUtils.getStringRedisTemplate());
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
boolean overMax = countUtil.isOverMaxVisitTimes("zhanghantest", 600, 2);
if (overMax) {
System.out.println("超过i:" + i + ":" + overMax);
} else {
System.out.println("没超过i:" + i + ":" + overMax);
}
}
} catch (Exception e) {
logger.error("Exception {}", e.getMessage());
}
}（3）测试结果
在Docker环境下为PHP安装Redis扩展：手动编译需下载源码、安装phpize、配置编译并安装，生成redis.so并在php.d目录新建redis.ini加载，重启PHP-FPM；也可直接yum安装php72w-pecl-redis，免手动编译。
配置PHP的Redis扩展：先安装Redis服务，从GitHub下载phpredis源码，用phpize编译安装，修改php.ini添加extension=redis.so，重启php-fpm或Apache，通过phpinfo验证并连接Redis。
C++结构体无法直接序列化为RESP协议，需手动将字段映射为*N数组嵌套$lenbulkstring形式。整数需转换为字符串并加:前缀，空字符串用$0\r\n，null用$-1\r\n。长度计算需精确到字节数，特别注意二进制安全，同时确保字段顺序与结构体定义一致。
Redis作为跨服务临时状态枢纽，需按消息队列、缓存和原子状态三重角色设计。选型用List实现任务分发及延迟重试，Stream用于事件广播与位点回溯。go-redis/v8需配置MinIdleConns、MaxRetries及超时。数据写入应JSON序列化并带type标签、设合理TTL、将关键字段提至顶层。消费通过原子GET+DEL或processedkey
在高并发秒杀场景下，利用Redis的减库存原子操作预扣减库存拦截超卖请求，再通过数据库乐观锁（版本号与库存校验）确保最终一致性，异常时回滚Redis库存并借助Lua脚本保证原子性，从而有效防止库存超卖。
在Go中使用go-redis执行Lua脚本可借助原子性解决竞态问题，通过redis.Script封装脚本并自动处理SHA1缓存与重试。需注意KEYS必须为非空切片且所有键在Cluster模式下落在同一slot，ARGV以字符串传入并由tonumber转换。返回值需先检查错误再调用Val()，避免panic。
先看一个典型场景：电商秒杀、库存扣减、定时任务重复调度——这些并发冲突在 TP6 应用里屡见不鲜。用 Redis 的 SETNX 做互斥锁，确实是轻量又直接的方案，但“能用”和“稳妥”之间，隔着三层硬功夫：原子加锁、身份校验、合理超时。这三条，差一条就翻车。 很多人第一次上手，直接写 SETNX 加
高并发抢购中，Redis的DECR原子操作可安全扣库存；配合think-queue异步削峰，接口仅扣库存和推消息；分布式锁需用SETNXEX加唯一标识，释放时用Lua脚本校验；成功资格后须以数据库事务双写为准，失败时补回Redis库存。
基于Redis的ZSET实现延时队列需解决并发重复消费、失败重试混乱、精度不足及内存爆炸等问题。通过Lua脚本保证取删原子性，使用毫秒级时间戳，对临时错误采用指数退避重试，永久错误记入独立哈希表，并限制最大延迟、定期清理过期任务、使用紧凑序列化格式。
火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
