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Redis 事务与 Lua 脚本：原子操作实战指南

ops 2025/9/7 14:24:18

🔄 Redis 事务与 Lua 脚本：原子操作实战指南

文章目录

  • 🔄 Redis 事务与 Lua 脚本：原子操作实战指南
  • 🧠 一、Redis 事务基础
    • 💡 Redis 事务概述
    • 🔧 事务基本命令
    • 🛡️ WATCH 实现乐观锁
    • ⚠️ 事务特性与限制
  • ⚡ 二、Lua 脚本扩展能力
    • 💡 为什么需要 Lua 脚本？
    • 🚀 Lua 脚本基本用法
    • 📊 Lua Redis API
  • 🚀 三、实战案例解析
    • 💰 案例1：账户转账事务
    • 🔒 案例2：分布式锁实现
    • 🛒 案例3：库存扣减防超卖
    • 📊 事务 vs Lua 对比
  • 📊 四、常见问题与优化
    • ⚠️ 常见问题排查
    • 🚀 性能优化建议
  • 💡 五、总结与最佳实践
    • 🎯 技术选型指南
    • 📚 最佳实践总结
    • 🔧 生产环境建议
    • 🚀 扩展应用场景

🧠 一、Redis 事务基础

💡 Redis 事务概述

Redis 事务通过 ​​MULTI/EXEC​​ 命令组合实现，允许一次性执行多个命令，确保这些命令的​​连续性和隔离性​​。

ClientRedis ServerQueueMULTI开始命令排队SET key1 value1命令1入队SET key2 value2命令2入队EXEC执行所有命令执行结果返回结果列表ClientRedis ServerQueue

🔧 事务基本命令

# 开始事务
MULTI# 排队命令
SET user:1001:name "张三"
SET user:1001:age 25
INCR user:1001:visits# 执行事务
EXEC# 取消事务
DISCARD

🛡️ WATCH 实现乐观锁

​​乐观锁机制​​：

# 监视关键键
WATCH user:1001:balance# 获取当前值
GET user:1001:balance  # 返回 1000# 开始事务
MULTI
DECRBY user:1001:balance 100
EXEC  # 如果期间balance被修改，返回(nil)

​​监控模式​​：

否
是
WATCH key
监控键变化
键是否被修改?
执行事务
放弃事务

⚠️ 事务特性与限制

特性Redis 事务关系型数据库事务
原子性部分支持（命令错误不影响其他）完全支持
隔离性通过WATCH实现乐观锁多级别隔离支持
一致性支持支持
持久性依赖持久化配置支持
回滚能力不支持（EXEC后不能回滚）支持

⚡ 二、Lua 脚本扩展能力

💡 为什么需要 Lua 脚本？

​​Lua 脚本优势​​：

  • ⚡ ​​原子性​​：整个脚本作为一个命令执行
  • 📉 ​​网络优化​​：减少网络往返次数
  • 🔧 ​​复杂性​​：实现复杂业务逻辑
  • 📚 ​​复用性​​：脚本可缓存和重用

🚀 Lua 脚本基本用法

​​执行脚本​​：

# 直接执行Lua脚本
EVAL "return redis.call('GET', KEYS[1])" 1 user:1001:name# 脚本缓存执行
SCRIPT LOAD "return redis.call('GET', KEYS[1])"
EVALSHA <sha1_hash> 1 user:1001:name

​​脚本管理​​：

# 检查脚本是否存在
SCRIPT EXISTS <sha1_hash># 清除所有脚本缓存
SCRIPT FLUSH# 杀死运行中的脚本
SCRIPT KILL

📊 Lua Redis API

​​基本数据操作​​：

-- 字符串操作
redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1])
local value = redis.call('GET', KEYS[1])-- 哈希操作
redis.call('HSET', KEYS[1], 'field1', ARGV[1])
local fieldValue = redis.call('HGET', KEYS[1], 'field1')-- 集合操作
redis.call('SADD', KEYS[1], ARGV[1])
local exists = redis.call('SISMEMBER', KEYS[1], ARGV[1])-- 列表操作
redis.call('LPUSH', KEYS[1], ARGV[1])
local item = redis.call('RPOP', KEYS[1])

​​复杂操作示例​​：

-- 条件操作
if redis.call('EXISTS', KEYS[1]) == 1 thenreturn redis.call('GET', KEYS[1])
elsereturn nil
end-- 循环操作
for i, key in ipairs(KEYS) doredis.call('INCR', key)
end

🚀 三、实战案例解析

💰 案例1：账户转账事务

# 使用事务实现转账
WATCH account:1001:balance account:1002:balanceMULTI
DECRBY account:1001:balance 100
INCRBY account:1002:balance 100
EXEC

🔒 案例2：分布式锁实现

​​Lua 脚本实现原子锁​​：

-- 获取分布式锁
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local ttl = ARGV[2]-- 只有键不存在时才能设置成功
local result = redis.call('SETNX', key, value)
if result == 1 then-- 设置过期时间，防止死锁redis.call('EXPIRE', key, ttl)return true
else-- 检查是否是自己持有的锁（值匹配）local currentValue = redis.call('GET', key)if currentValue == value then-- 续期redis.call('EXPIRE', key, ttl)return trueelsereturn falseend
end

​​Java 调用示例​​：

public boolean acquireLock(String key, String value, int ttl) {String script = "local result = redis.call('SETNX', KEYS[1], ARGV[1]); " +"if result == 1 then redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2]); return true; " +"else local current = redis.call('GET', KEYS[1]); " +"if current == ARGV[1] then redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2]); return true; " +"else return false; end end";Object result = jedis.eval(script, 1, key, value, String.valueOf(ttl));return Boolean.TRUE.equals(result);
}

🛒 案例3：库存扣减防超卖

​​Lua 脚本实现原子扣减​​：

-- 库存扣减脚本
local productKey = KEYS[1]  -- 商品库存键
local orderKey = KEYS[2]     -- 订单记录键
local quantity = tonumber(ARGV[1])  -- 购买数量
local userId = ARGV[2]       -- 用户ID
local orderId = ARGV[3]      -- 订单ID-- 检查库存
local stock = tonumber(redis.call('GET', productKey))
if not stock or stock < quantity thenreturn nil  -- 库存不足
end-- 扣减库存
redis.call('DECRBY', productKey, quantity)-- 记录订单
redis.call('HSET', orderKey, orderId, 'user:' .. userId .. ':quantity:' .. quantity .. ':time:' .. redis.call('TIME')[1])return stock - quantity  -- 返回剩余库存

​​Spring Boot 集成示例​​：

@Service
public class InventoryService {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;private static final String STOCK_DEDUCT_SCRIPT ="local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) " +"if not stock or stock < tonumber(ARGV[1]) then return nil end " +"redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) " +"redis.call('HSET', KEYS[2], ARGV[3], 'user:' .. ARGV[2] .. ':quantity:' .. ARGV[1]) " +"return stock - tonumber(ARGV[1])";public boolean deductStock(String productId, int quantity, String userId, String orderId) {List<String> keys = Arrays.asList("stock:" + productId, "orders:" + productId);Object result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(STOCK_DEDUCT_SCRIPT, Long.class),keys, String.valueOf(quantity), userId, orderId);return result != null;}
}

📊 事务 vs Lua 对比

场景推荐方案理由
简单多命令事务实现简单，易于理解
复杂业务逻辑Lua脚本原子性保证，减少网络开销
需要条件判断Lua脚本事务不支持条件逻辑
高并发竞争Lua脚本 + WATCH更好的原子性和性能
可复用逻辑Lua脚本脚本可缓存，多次使用

📊 四、常见问题与优化

⚠️ 常见问题排查

​​1. 事务执行失败​​：

# 检查WATCH键是否被修改
WATCH key
MULTI
SET key value
EXEC  # 返回(nil)表示执行失败

​​2. Lua 脚本超时​​：

# 设置脚本执行超时
config set lua-time-limit 5000  # 5秒# 监控脚本执行
redis-cli --eval slow_script.lua , 监控脚本执行状态

​​3. 脚本调试技巧​​：

-- 使用redis.log进行调试
redis.log(redis.LOG_NOTICE, "Debug value: " .. tostring(value))-- 返回调试信息
return {redis.call('GET', KEYS[1]), "debug info"}

🚀 性能优化建议

​​1. 脚本缓存优化​​：


// 预加载并缓存脚本SHA
public class ScriptManager {private static Map<String, String> scriptShaCache = new HashMap<>();public static String loadScript(Jedis jedis, String script, String scriptName) {String sha = scriptShaCache.get(scriptName);if (sha == null) {sha = jedis.scriptLoad(script);scriptShaCache.put(scriptName, sha);}return sha;}
}

​​2. 管道优化​​：

// 使用管道执行多个脚本
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 100; i++) {pipeline.evalsha(scriptSha, keys, args);
}
List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();

​​3. 超时处理​​：

-- 脚本内添加超时检查
local start_time = redis.call('TIME')[1]
-- 业务逻辑
if redis.call('TIME')[1] - start_time > 4 thenreturn {err = "timeout"}
end

💡 五、总结与最佳实践

🎯 技术选型指南

简单多命令
复杂逻辑/原子性
业务需求
操作特性
Redis事务
Lua脚本
WATCH乐观锁
批量命令执行
原子复杂操作
减少网络开销

📚 最佳实践总结

​​事务使用场景​​：

  • ✅ 简单的多命令批量执行
  • ✅ 需要乐观锁的并发控制
  • ✅ 命令之间没有复杂逻辑依赖

​​Lua脚本使用场景​​：

  • ✅ 需要原子性的复杂业务逻辑
  • ✅ 减少网络往返开销
  • ✅ 条件判断和循环处理
  • ✅ 可复用的业务逻辑封装

🔧 生产环境建议

​​1. 脚本管理规范​​：

  • 脚本版本管理和归档
  • 脚本性能测试和压测
  • 脚本回滚方案准备

​​2. 监控告警配置​​：

# 监控脚本执行时间
redis-cli info commandstats | grep eval# 监控事务执行情况
redis-cli info stats | grep rejected
  1. 安全规范​​：
  • 脚本参数校验和过滤
  • 避免脚本无限循环
  • 限制脚本执行权限

🚀 扩展应用场景

​​1. 分布式限流​​：

-- 令牌桶限流算法
local key = KEYS[1]
local capacity = tonumber(ARGV[1])
local rate = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])local data = redis.call('HMGET', key, 'tokens', 'timestamp')
local tokens = tonumber(data[1]) or capacity
local last_time = tonumber(data[2]) or now-- 计算新增令牌
local time_passed = now - last_time
tokens = math.min(capacity, tokens + time_passed * rate)-- 检查是否允许请求
if tokens >= requested thentokens = tokens - requestedredis.call('HMSET', key, 'tokens', tokens, 'timestamp', now)return true
elsereturn false
end

​​2. 排行榜更新​​：

-- 原子更新排行榜
local player = ARGV[1]
local score = tonumber(ARGV[2])-- 更新有序集合
redis.call('ZADD', 'leaderboard', score, player)-- 只保留前100名
redis.call('ZREMRANGEBYRANK', 'leaderboard', 0, -101)-- 获取当前排名
return redis.call('ZREVRANK', 'leaderboard', player)
http://www.xdnf.cn/news/20262.html

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