探讨在 Java 开发中如何利用 Redis Lua 脚本解决高并发下的数据一致性问题。通过对比普通多步调用与 Lua 脚本执行，阐述了 Lua 的原子性和减少网络开销的优势。详细介绍了 EVAL 与 SCRIPT LOAD+EVALSHA 的执行差异及生产环境中的降级处理方案。列举了分布式锁、秒杀扣库存、滑动窗口限流三个高频实战场景的 Lua 源码。最后总结了慢脚本、外部依赖及 Key 路由等避坑指南，帮助开发者安全高效地利用 Redis 进行复杂逻辑处理。
你在做一个电商系统的'秒杀扣库存'功能。 你的 Java 代码逻辑：
int stock = redis.get("sku:1001:stock"); (获取库存)if (stock > 0) { redis.decr("sku:1001:stock"); } (库存大于 0 则扣减)灾难降临：
这两步操作之间有网络延迟，并且不是原子的。
当库存只剩 1 个时，100 个并发线程同时执行到了第 1 步，都发现 stock = 1 > 0，于是全部执行了第 2 步。
结果： 库存变成了 -99，超卖了 99 件商品，老板连夜找你谈话。
破局之道：
使用 Redis Lua 脚本。将'查库存 + 判断 + 扣减'打包成一段脚本发给 Redis。因为 Redis 执行 Lua 脚本是单线程且排他的，这 100 个请求只能乖乖排队一个个执行，完美解决超卖问题。
Redis 官方内置了 Lua 解析器。它能带来两大无可替代的优势：
执行 Lua 脚本有两个命令，代表了两种不同的段位。
EVAL)# 语法：EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]
EVAL "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end" 1 mylock myrandomvalue
10 万次 * 几 KB 的一段重复字符串，这会瞬间打满服务器的网卡带宽。SCRIPT LOAD + EVALSHA)为了解决带宽浪费，Redis 提供了'缓存脚本'的机制。
第一步：预加载脚本 (SCRIPT LOAD) 在应用启动时（或者首次执行时），把长达百行的 Lua 脚本发送给 Redis。
SCRIPT LOAD "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"
Redis 编译这段代码，把它缓存在内存中，并返回一个 40 位的 SHA1 摘要（Hash 值），例如：b8059ba43fd6bb4979e8eb3c1a84c8fb23eabcc1。
第二步：通过 Hash 值执行 (EVALSHA) 真正的高并发请求到来时，客户端只需要发送那个短小精悍的 SHA1 值即可！
EVALSHA b8059ba43fd6bb4979e8eb3c1a84c8fb23eabcc1 1 mylock myrandomvalue
脚本预加载非常棒，但有一个坑：Redis 重启，或者执行了 SCRIPT FLUSH，缓存的脚本会丢失。
此时如果你继续用 EVALSHA 去请求，Redis 会报错：NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.
标准工业级代码的执行流水线：
EVALSHA。NOSCRIPT 异常，客户端立刻降级，使用原本的长脚本执行一次 EVAL。EVAL 执行成功的同时，Redis 会自动将该脚本重新缓存。后续的请求就又能开心地用 EVALSHA 了。
(注：主流的 Redis 客户端，如 Java 的 Redisson/Jedis，Go 的 go-redis，底层已经自动帮你封装了这个'EVALSHA 失败后降级 EVAL'的逻辑。)痛点： 释放锁时，必须判断'这把锁是不是我自己加的'（防止误删别人的锁）。查锁和删锁必须原子化。 Lua 脚本：
-- KEYS[1]: 锁的 key
-- ARGV[1]: 当前线程的 UUID
if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
return 0
end
痛点： 高并发下判断库存是否大于购买量，够才扣除。 Lua 脚本：
-- KEYS[1]: 库存 key
-- ARGV[1]: 需要扣减的数量
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
local num = tonumber(ARGV[1])
if (stock == nil) then
return -1 -- 商品不存在
end
if (stock >= num) then
redis.call('DECRBY', KEYS[1], num)
return 1 -- 扣减成功
else
return 0 -- 库存不足
end
痛点： 限制某个 IP 在 60 秒内只能访问 100 次，使用 ZSet 记录时间戳，清理旧数据和统计当前数据必须原子完成。 Lua 脚本：
-- KEYS[1]: rate_limit:ip:192.168.1.1
-- ARGV[1]: 当前时间戳 (毫秒)
-- ARGV[2]: 窗口大小 (例如 60000 毫秒)
-- ARGV[3]: 限制次数 (例如 100)
local current_time = tonumber(ARGV[1])
local window_size = tonumber(ARGV[2])
local max_requests = tonumber(ARGV[3])
local window_start = current_time - window_size
-- 1. 清除窗口外的旧数据
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], 0, window_start)
-- 2. 统计当前窗口内的请求数
local current_requests = redis.call('ZCARD', KEYS[1])
if current_requests < max_requests then
-- 3. 未超限，记录本次请求 (Member 可以用唯一 UUID 防重叠，Score 用时间戳)
-- 这里简单用时间戳拼接一个随机后缀作为 Member
redis.call('ZADD', KEYS[1], current_time, current_time .. tostring(current_requests))
-- 设置一下整体过期时间，防止冷数据占用内存
redis.call('PEXPIRE', KEYS[1], window_size)
return 1 -- 放行
else
return 0 -- 限流
end
GET/SET 命令都进不来！KEYS 数组里传进去，绝对不能在脚本里面硬编码拼装 Key。
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