Redis实现高并发计数器

一、Redis实现高并发计数器

Redis提供了incr和decr两个命令，可以实现简单计数器功能。但是在高并发场景下，直接使用incr可能会存在并发问题，如多个客户端同时执行incr命令，会导致结果错误。为了解决这个问题，可以使用Redis的分布式锁机制，在incr命令前获取锁，执行完成后释放锁，从而避免并发问题。

步骤：

1. 创建一个计数器key，初值为0，如：set counter 0

2. 定义一个加锁脚本，用于在执行incr命令前获取锁。脚本如下：

```
local lock_key = KEYS[1]
local lock_timeout = tonumber(ARGV[1])
local unique_value = ARGV[2]

local locked = redis.call('setnx', lock_key, unique_value)
if locked == 1 then
redis.call('pexpire', lock_key, lock_timeout)
end

return locked
```

参数含义：

KEY[1]：锁的key值，通常为计数器key + _lock

ARGV[1]：锁的过期时间，单位为毫秒

ARGV[2]：锁的唯一标识，通常为时间戳或随机数

实现逻辑：

如果锁不存在，执行setnx命令设置，同时设置过期时间pexpire，并返回1

如果锁存在，返回0

1. 定义一个解锁脚本，用于在incr命令执行完成后释放锁。脚本如下：

```
local lock_key = KEYS[1]
local unique_value = ARGV[1]

if redis.call('get', lock_key) == unique_value then
return redis.call('del', lock_key)
else
return 0
end
```

参数含义：

KEY[1]：锁的key值，同加锁脚本

ARGV[1]：锁的唯一标识，同加锁脚本

实现逻辑：

获取锁的值，如果与唯一标识值相等，则释放锁（执行del命令），返回1

如果锁不存在或值不等于唯一标识值，则直接返回0

1. 定义一个计数器脚本，用于实现计数器功能。脚本如下：

```
local counter_key = KEYS[1]
local lock_key = counter_key..'_lock'
local lock_timeout = tonumber(ARGV[1])
local unique_value = ARGV[2]

local locked = tonumber(redis.call('eval', [[
local lock_key = KEYS[1]
local lock_timeout = tonumber(ARGV[1])
local unique_value = ARGV[1]

local locked = redis.call('setnx', lock_key, unique_value)
if locked == 1 then
redis.call('pexpire', lock_key, lock_timeout)
end

return locked
]], 1, lock_key, lock_timeout, unique_value))

if locked == 1 then
redis.call('incr', counter_key)
redis.call('eval', [[
local lock_key = KEYS[1]
local unique_value = ARGV[1]

       if redis.call('get', lock_key) == unique_value then
           return redis.call('del', lock_key)
       else
           return 0
       end
   ]], 1, lock_key, unique_value)

end

return redis.call('get', counter_key)
```

参数含义：

KEY[1]：计数器key，同第1步

ARGV[1]：锁的过期时间，同加锁脚本

ARGV[2]：锁的唯一标识，同加锁脚本

实现逻辑：

调用加锁脚本获取锁

如果获取锁成功，则执行incr命令，并调用解锁脚本释放锁，并返回计数器值

如果获取锁失败，则直接返回计数器值

1. 调用计数器脚本实现计数器功能，如：eval "计数器脚本" 1 counter 10000 12345

二、示例

1. 假设我们有一个需求，在网站首页上显示当前在线用户数，并实时刷新。为了实现该功能，我们可以使用Redis作为缓存，使用计数器功能实现在线用户数的统计。

首先，创建一个计数器key，初值为0，如：set online_users 0

然后，在用户登录时，调用计数器脚本incr "online_users" "5000" "12345"，其中：

"online_users"是计数器key

"5000"是锁的过期时间，单位为毫秒

"12345"是锁的唯一标识，可以使用用户ID等唯一标识

如果执行成功，说明获取锁成功，并且在线用户数增加了1。如果执行失败，则说明获取锁失败，用户没有增加。

在网站首页上，可以使用Ajax轮询或WebSocket等技术，实时更新在线用户数的显示。

1. 假设我们有一个需求，在订单提交时实现防重复提交功能，避免用户多次提交同一订单。为了解决该问题，我们可以使用Redis作为缓存，使用计数器功能实现订单的去重。

首先，创建一个set类型的key，用于存储已经提交的订单号，如：sadd order_no_set ""

然后，在订单提交时，生成一个唯一的订单号，如使用时间戳或UUID等，然后调用计数器脚本incr "order_no_set:"..order_no "5000" "12345"，其中：

"order_no_set:"..order_no是set类型的key值，后面跟上订单号，避免与其他set类型的key冲突。

"5000"是锁的过期时间，单位为毫秒

"12345"是锁的唯一标识，可以使用订单号等唯一标识

如果执行成功，说明获取锁成功，该订单号没有重复提交。如果执行失败，则说明获取锁失败，该订单号已经提交过了。

在业务逻辑中，可以判断该订单号是否已经提交过，如果已经提交则提示用户不要重复提交，如果未提交则保存订单信息并返回成功信息。