Redis中Lua脚本如何提升高并发场景下的操作效率？

为什么分布式系统必须用Lua脚本保证原子性？

问题：在电商秒杀场景中，库存扣减操作经常出现超卖问题。传统multi命令的事务方案无法保证原子执行，不同客户端的操作仍可能产生竞态条件。

方案：Redis的Lua脚本通过将多个操作封装为单线程执行单元，确保所有命令在同一个事件循环中完成。当执行库存扣减逻辑时，脚本会先检查库存量，再执行DECR操作，整个过程不会被其他请求打断。

案例：某电商平台在618大促期间，通过将库存校验与扣减操作整合为Lua脚本，使QPS从1200提升至8500，超卖投诉率降为零。脚本示例：

local stock = redis.call('GET',KEYS[1])
if tonumber(stock) > 0 then
    return redis.call('DECR',KEYS[1])
else
    return -1
end

Lua脚本如何实现网络开销优化？

问题：移动支付系统频繁进行余额查询与扣款操作，传统方案需要4次网络往返（获取余额→计算→扣款→返回结果），导致响应延迟超过200ms。

方案：将整个业务逻辑封装为单个Lua脚本，通过EVALSHA命令执行脚本缓存。实测显示该方案将网络交互次数降低75%，且脚本在Redis服务端编译后执行效率提升40%。

案例：某银行APP接入Lua脚本方案后，支付接口平均响应时间从230ms降至68ms。关键技术点包括：

• 使用SCRIPT LOAD预加载脚本
• 采用KEYS[]与ARGV[]参数分离机制
• 设置SCRIPT KILL超时保护

Redis分布式锁的Lua实现有哪些注意事项？

问题：微服务架构中常见的锁误释放问题，即服务A获取锁后因GC暂停导致锁过期，服务B获取锁后又被恢复的服务A误删。

方案：通过Lua脚本实现锁的原子获取与释放：

if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
    return 0
end

案例：物流调度系统采用该方案后，分布式锁异常率从每月15次降为0次。关键改进包括：

• 设置唯一客户端标识(ARGV[1])
• 加入锁自动续期机制
• 配合Redisson实现看门狗检测