Redis计数器到底会不会出错，有没有坑，大家都说不太一样

关于Redis计数器会不会出错，有没有坑，这个问题确实像你说的，大家说法不太一样，有人说它简单可靠，用了很久都没问题；也有人遇到了计数不准的诡异情况，其实这两种说法都对，因为Redis计数器本身提供的原子操作是可靠的，但实际应用中会不会出错，完全取决于你怎么用它，以及你对它的特性了解得多深,下面我们就来详细拆解这里面的门道。

Redis的计数操作本身是原子的，这是它可靠的基础。

当你使用Redis提供的INCR或INCRBY命令来增加一个计数时，或者用DECR来减少时，这个操作是原子性的（来源：Redis官方文档对命令的说明），这个词听起来专业，但意思很简单：可以理解为这个操作是“不可分割”的，无论同时有多少个客户端连接过来发送增加命令，Redis都会确保这些命令一个一个地顺序执行，而不会被打断，计数器初始值是0，一瞬间有100个请求同时让这个值加1，最终的结果一定是100，绝对不会出现因为并发冲突而少算或多算的情况，这是Redis单线程处理模型的优势所在，单从命令本身来看，它是非常可靠的,不会因为高并发而出错。

坑到底在哪里呢？问题往往出在应用逻辑和运维层面。

1. 持久化问题：丢了怎么办？ 这是最常见的一个大坑，Redis为了追求速度，数据默认是保存在内存里的，如果Redis服务器突然断电或者崩溃了，内存里的数据就会全部丢失（除非你配置了持久化），想象一下，你的文章点赞数已经累加到10万了，突然服务器宕机，而最新数据没来得及保存到硬盘上，重启Redis后，计数器可能会被重置为0，或者回滚到几个小时前的备份状态，这可不是计数“出错”，这是整个数据都“没了”。（来源：众多开发者社区中关于数据丢失的故障讨论） 解决方案是配置合理的持久化策略（比如RDB快照和AOF日志），但这会以牺牲一部分性能为代价，你需要根据业务对数据可靠性的要求来做权衡，如果点赞数丢了无所谓，那可以追求极致速度；如果是金融账户金额，那绝对不能丢,就必须配置强持久化。

   

2. Key过期问题：计数器自己消失了？ Redis可以为每个Key设置一个过期时间（TTL），这本身是个好功能，比如用于验证码计数，一分钟后自动删除，但如果你不小心给一个需要长期存在的计数器也设置了过期时间，那么时间一到，这个Key连同它的值就会自动被Redis删除，之后再有新的计数操作，Redis会把这个Key当作全新的处理，从0开始重新计数，这在外人看来，就是计数器的值莫名其妙地“清零”了，当然是个大坑。（来源：实际开发中常见的配置失误）

3. 应用逻辑的陷阱：先读后写 这是初学者最容易犯的错误，Redis的INCR是原子的，但如果你需要的业务逻辑更复杂，如果计数小于10才加1”，很多人会写成先GET key拿到当前值，判断是否小于10，如果小于再执行INCR，这套逻辑在代码里看起来没问题，但在高并发下一定会出错，因为两个请求可能同时GET到值都是9，都判断通过，然后都执行了INCR，最终结果变成了11，这就突破了小于10的限制。（来源：并发编程中的典型“竞态条件”问题） 解决这个问题需要用Redis的Lua脚本，它可以把多个操作打包成一个原子命令来执行，或者使用Redis的分布式锁,但这些都增加了复杂性。

   

4. 内存淘汰策略：被当垃圾清掉了？ 当Redis内存不足时，它会根据配置的淘汰策略来删除一些Key以释放空间，如果你的计数器Key长时间未被访问（比如一个冷门商品的浏览量计数），而恰好配置了allkeys-lru这类策略，那么它就有可能被Redis当作“不活跃数据”给清理掉，等这个商品突然又有人访问时，计数又会从0开始，这和你是否设置了过期时间无关，是内存满了之后的被动行为。（来源：Redis官方文档关于内存管理的章节）

5. 网络问题：你以为加了，其实没加上 在分布式系统中，客户端和Redis服务器之间的网络可能会出问题，客户端发送了一个INCR命令，但命令在传输过程中丢失了，或者服务器处理成功但返回结果的网络包客户端没收到，客户端可能会认为操作失败而选择重试，导致计数被加了两次；或者客户端直接认为失败，导致计数少了一次，虽然这不是Redis服务器本身的错误,但最终表现就是计数不准。

Redis的计数器核心命令非常坚固，不会自己算错数，我们听到的“出错”和“有坑”，十有八九是围绕这个核心的外部环境和使用方式出了问题，数据会不会因为宕机丢失？Key会不会因为过期或内存不足被删除？复杂的业务逻辑在高并发下是否依然正确？网络是否稳定？

当你要用Redis计数器时，不能只想着一行INCR代码就完事了，你得像管家一样考虑周全：这个数有多重要？能不能丢？需要存多久？会不会有复杂的判断逻辑？你的Redis服务器配置是否可靠？想明白了这些，你才能避开那些常见的坑，让Redis计数器真正成为你得力的工具，而不是一个隐藏的故障点，这就是为什么大家的说法不一样——用得好的人，享受了它的高性能和简便；踩过坑的人,则深刻理解了细节中的魔鬼。