Redis实现高并发场景下的计数器设计
大部分互联网公司都需要处理计数器场景，例如风控系统的请求频控、内容平台的播放量统计、电商系统的库存扣减等。传统方案一般会直接使用RedisUtil.incr(key)，这是最简单的方式，但这种方式在生产环境中会暴露严重问题：
// 隐患示例
public long addOne(String key) {
Long result = RedisUtil.incr(key);
// 若未设置TTL，key将永久驻留内存
return result;
}INCR 有自动初始化机制，即当 Redis 检测到目标 key 不存在时，会自动将其初始化为 0，再执行递增操作
高可用计数器的实现
原子操作保障计数准确性
NX+EX 原子初始化
RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);通过Redis的SET key value NX EX命令，实现原子化的"不存在即创建+设置过期时间"，避免多个线程竞争初始化导致数据覆盖（如线程A初始化后，线程B用SET覆盖值为0）
Redis单线程模型保证命令原子性，无需额外分布式锁
使用setnx命令来设置了过期时间，防止key永不过期
INCR 原子递增
long result = RedisUtil.incr(key);先setnx命令后，再使用INCR来执行递增操作
即：
public void addOne(String key) {
RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);
Long result = RedisUtil.incr(key);
return result;
}双重补偿机制解决过期异常
但只是使用以上两个命令还是有可能导致并发安全问题。
例如：
当两个线程同时执行 SETNX 时，未抢到初始化的线程直接执行INCR，导致key存在但无TTL
如果有一个线程A正在执行SET key 0 NX EX 60 ，而线程B也执行方法addOne，此时线程A正在执行，线程B无法执行set操作，会直接继续执行后续命令（如 INCR），此时若线程A由于网络抖动等原因初始化key失败，那就有可能导致 key 永不过期。因此需要有补偿机制，完成redis key超时时间的设置
注意：当 SETNX 命令无法执行（即目标 key 已存在时），会直接继续执行后续命令（如 INCR），而不会阻塞等待
首次递增补偿
因此可以通过判断result == 1来识别是否是首次递增，如果是首次递增的话，则强制续期
if (result == 1) {
RedisUtil.expire(key, time);
}TTL异常检测补偿
在极端场景下(Redis主从切换、命令执行异常导致TTL丢失)，key 可能因未设置或过期时间丢失而长期存在
if (RedisUtil.ttl(key) == -1) {
RedisUtil.expire(key, time);
}检查 TTL 是否为 -1（-1表示无过期时间），重新设置过期时间，作为兜底保护。
经过双重补偿机制后的代码如下：
public void addOne(String key) {
RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);
Long result = RedisUtil.incr(key);
//解决并发问题，否则会导致计数器永不清空
//如果incr的结果为1，有两个结果，先进行set操作，此时有过期时间。第二种：直接执行incr操作，此时的redisKey没有过期时间。所以需要补偿处理
if (result == 1) {
RedisUtil.expire(key, time);
}
// 检查是否有过期时间， 对异常没有设置过期时间的key补偿
if (RedisUtil.ttl(key) == -1) {
RedisUtil.expire(key, time);
}
return result;
}异常处理与降级策略
有时候可能会因网络抖动、服务短暂不可用、主备切换等暂时性故障，导致Redis操作失败，因此可以对这中异常进行处理，将需要完成的操作放入到队列中，再使用一个线程循环重试，保证最终一致性
public void addOne(String key) {
Long result = 1;
try{
RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);
result = RedisUtil.incr(key);
//解决并发问题，否则会导致计数器永不清空
//如果incr的结果为1，有两个结果，先进行set操作，此时有过期时间。第二种：直接执行incr操作，此时的redisKey没有过期时间。所以需要补偿处理
if (result == 1) {
RedisUtil.expire(key, time);
}
// 检查是否有过期时间， 对异常没有设置过期时间的key补偿
if (RedisUtil.ttl(key) == -1) {
RedisUtil.expire(key, time);
}
} catch (Exception e) {
//丢到重试队列中，一直重试
queue.offer(key);
}
return result;
}架构设计示意图
graph TD A[客户端请求] --> B{Key存在?} B -->|否| C B -->|是| D C --> D D --> E{result=1?} E -->|是| F[补偿设置TTL] E -->|否| G[检查TTL] G -->|TTL=-1| H[二次补偿] G -->|TTL正常| I[返回结果] H --> I F --> I关键机制对比
机制解决的问题Redis特性利用性能影响SET NX EX并发初始化竞争原子单命令O(1)INCR计数不准确/超卖原子递增O(1)TTL双重补偿Key永不过期EXPIRE命令幂等性额外1次查询异常队列重试网络抖动/Redis不可用最终一致性异步处理这个方案充分挖掘了Redis原子命令的潜力，通过补偿机制弥补分布式系统的不确定性，最终在简单与可靠之间找到平衡点。
往期推荐
[*]《SpringBoot》EasyExcel实现百万数据的导入导出
[*]《SpringBoot》史上最全SpringBoot相关注解介绍
[*]Spring框架IoC核心详解
[*]万字长文带你窥探Spring中所有的扩展点
[*]如何实现一个通用的接口限流、防重、防抖机制
[*]万字长文带你深入Redis底层数据结构
[*]volatile关键字最全原理剖析
来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！
页:
[1]