红色难题里Redis资源冲突咋解决，真是让人头疼的问题

（根据知乎专栏“技术琐话”和多位开发者在社区论坛的讨论整理）

这红色难题里的Redis资源冲突,说白了就是大家伙儿一窝蜂地去抢同一个东西，结果谁都干不好，甚至把东西给弄坏了，想象一下，就像超市大减价，一群人去抢最后一桶油，你推我挤，最后可能油没抢到，人还打起来了，在Redis里，这个“油”可能就是某个关键的数据，比如一个商品的库存数量，或者一个用户的账户余额。

最常见的冲突场景：超卖问题

这个是最经典,也最让人头疼的例子，比如一个热门商品就剩最后1件了，这时候十万个人同时点击“立即购买”，如果没有妥善处理，很可能发生什么呢？系统A查了一下Redis，看到库存是1，心想“有货！”，于是准备下单，可就在它准备把库存减成0的这个瞬间，系统B、系统C……系统Z也都查了库存，它们看到的也都是1，因为它们查询的时候，系统A还没来得及扣减呢，结果就是，这好几十个系统都认为货在自己手里，都成功创建了订单，造成了“超卖”——卖了1件商品，却产生了N个订单，这物流怎么发？客户投诉怎么处理？简直是一场灾难。

解决思路：核心就俩字——“排队”

既然一拥而上会出问题,那最直接的想法就是让大家排好队，一个一个来，在技术世界里，这就是“串行化”处理，怎么实现排队呢？有几种常见的土办法和好办法。

用Redis自己实现一把“锁”（悲观锁）

这是最直观的想法,既然你们要抢，那我就在这个资源（比如那个商品库存）上挂把锁，谁先来，谁就把锁拿走（SETNX命令可以干这个事，意思是“如果这个键不存在就设置它”），拿到锁的人，才有资格去进行接下来的查库存、扣库存操作，其他后来的人，一看锁被别人拿走了，就只能干等着，或者过一会儿再来试试，等第一个操作完成，库存扣减成功，订单生成完毕，他再把锁释放掉（删除那个锁的键），这样第二个排队的人才能拿到锁。

这个方法听起来不错,但坑也不少，万一第一个拿到锁的系统，在操作过程中突然崩溃了，没来得及释放锁，那这个锁就永远挂在那里了，后面所有人都得傻等着，这就是“死锁”，为了解决死锁，通常会给锁设置一个“过期时间”，比如10秒，这样就算第一个人崩溃了，10秒后锁自动释放，队伍还能继续移动，但设置多久的过期时间又是个学问，设短了业务没做完锁就没了，设长了系统崩溃后其他人要等很久。

（来源：Redis官方文档关于SETNX和分布式锁的说明）

利用Redis的“原子操作”特性（乐观锁）

这个方法更巧妙一些,它不强制排队，而是相信冲突不常发生，但会在最后提交修改的那一刻检查一下有没有人“插队”，Redis的命令是单线程执行的，它的某些命令本身是具有原子性的，也就是说，执行过程中不会被其他命令打断。

对于上面的库存问题,我们不一定非要用锁，可以用Redis的DECR命令，这个命令的作用就是将键的值减1，而且这个“读取当前值”和“减去1”是两个动作合在一起的，是一个原子操作，十万人同时发来DECR stock:product_id这个命令，Redis会乖乖地让这些命令排着队一个一个执行，第一个DECR把库存从1减到0，返回0（表示扣减成功）；后面所有的DECR命令都是在0的基础上减1，结果变成负数，返回-1，这样，我们在程序里判断，如果返回值大于等于0，才算抢购成功；如果是负数，就告诉用户“库存不足”，这就完美避免了超卖。

不是所有业务逻辑都能用一个简单的DECR搞定，如果操作很复杂，比如要先检查用户积分，再扣库存，再增加用户订单记录，这时候原子命令就不够用了。

（来源：博客园“阿飞的博客”对Redis原子性的详解）

使用Lua脚本

当业务逻辑复杂,不能用一两个原子命令解决，又不想用锁搞得系统很复杂时，Lua脚本就是大救星了，你可以把一整段复杂的业务逻辑（检查库存、检查用户资格、扣库存、记录日志）写成一个Lua脚本，然后一次性提交给Redis执行。

关键点在于：Redis会保证整个Lua脚本的执行是原子性的！脚本在执行时，不会被任何其他命令打断，这就相当于你把一段复杂的插队代码打包成一个“超级原子命令”，这样，即使有十万个请求，它们提交的Lua脚本也会在Redis内部排成队，顺序执行，每个脚本在执行时，它看到的都是前一个脚本执行完后的数据状态，绝对不会出现中间状态被干扰的情况，这相当于把排队的逻辑从你的应用服务器转移到了Redis内部，既简单又高效。

（来源：GitHub上多个开源项目对Redis Lua脚本的应用实践）

总结一下

面对Redis资源冲突这个红色难题,别头疼，解决办法是现成的，关键看你的业务场景：

• 简单增减：直接用Redis的原子命令（INCR, DECR等），最简单高效。
• 复杂逻辑：首选Lua脚本，把一堆操作打包成一个原子任务。
• 万不得已：再考虑用分布式锁（SETNX），但要小心处理过期时间和死锁问题。

这些东西说起来不复杂,但在真正高并发的场景下，每个细节都可能导致严重的生产问题，多测试，理解每种方案的优缺点，才能选出最适合自己业务的那把“钥匙”，解开资源冲突的锁。