为什么分布式系统必须用Redis做计数器？
当系统面临瞬时10万+请求时，传统数据库的锁机制会直接崩溃。某社交平台曾因MySQL行锁导致点赞功能瘫痪3小时，而改用Redis后TPS提升120倍。Redis单线程架构天然规避了并发冲突，INCR命令仅需0.1ms就能完成原子计数，这正是分布式计数器需要的关键特性。
核心优势：
- 原子操作：INCR/DECR命令保证线程安全
- 超高性能：单节点支持10万+/秒操作
- 持久化策略：RDB+AOF双重保障数据安全
高并发场景怎样避免计数超限？
2023年某电商大促中，Redis集群成功拦截了1.2亿次超额请求。通过Lua脚本实现「读取-判断-修改」原子操作是关键：
local current = redis.call('GET',KEYS[1])
if tonumber(current) < tonumber(ARGV[1]) then
redis.call('INCR',KEYS[1])
return 1
end
return 0
这个脚本将库存检查与扣减合并为单次原子操作，配合WATCH命令实现CAS（比较并交换），有效防止超卖。建议设置过期时间自动清理残留键：
EXPIRE product_1001_stock 86400
分布式集群如何保证计数准确？
某视频平台采用Redis Cluster分片方案处理日均50亿次播放量统计：
- 使用CRC16算法将键分布到16384个槽位
- 配置hash_tag确保相关键同槽位：video:{123}:play
- 通过REDISLIVE实时监控各节点负载
当单分片QPS超过8万时自动触发动态扩容，采用pipeline技术将批量操作耗时从120ms压缩到18ms。重要数据建议启用WAIT命令确保同步复制：
SET count 1000 WAIT 2 5000
计数场景性能调优实战技巧
某金融系统通过以下优化将Redis计数器性能提升4倍：
| 参数 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| maxmemory-policy | volatile-lru | allkeys-lfu |
| tcp-keepalive | 300 | 60 |
| repl-backlog-size | 1mb | 512mb |
配合以下最佳实践：
- 禁用KEYS命令，改用SCAN迭代
- 将小对象合并存储（HASH类型）
- 开启THP（透明大页）减少内存碎片
FAQ：分布式计数器常见问题处理
Q：计数器重启后数据丢失怎么办？
A：配置AOF每秒刷盘+混合持久化，使用redis-check-aof工具定期校验
Q：如何实现跨地域计数同步？
A：采用Redis GEO分布式架构，配合RedLock实现跨机房锁，时延控制在200ms内
Q：突发流量导致连接数暴涨如何应对？
A：使用连接池（最大连接数=预估QPS×平均耗时）+ Sentinel自动故障转移
