引言
前段時間組內有個投票的產品，上線前考慮欠缺，導致被刷票嚴重。后來，通過研究，發現可以通過 redis lua 腳本實現限流，這里將 redis lua 腳本相關的知識分享出來，講的不到位的地方還望斧正。
redis lua 腳本相關命令
這一小節的內容是基本命令，可粗略閱讀后跳過，等使用的時候再回來查詢
redis 自 2.6.0 加入了 lua 腳本相關的命令，EVAL、EVALSHA、SCRIPT EXISTS、SCRIPT FLUSH、SCRIPT KILL、SCRIPT LOAD，自 3.2.0 加入了 lua 腳本的調試功能和命令SCRIPT DEBUG。這里對命令做下簡單的介紹。
EVAL執行一段lua腳本，每次都需要將完整的lua腳本傳遞給redis服務器。SCRIPT LOAD將一段lua腳本緩存到redis中并返回一個tag串，并不會執行。EVALSHA執行一個腳本，不過傳入參數是「2」中返回的tag，節省網絡帶寬SCRIPT EXISTS判斷「2」返回的tag串是否存在服務器中。SCRIPT FLUSH清除服務器上的所有緩存的腳本。SCRIPT KILL殺死正在運行的腳本。SCRIPT DEBUG設置調試模式，可設置同步、異步、關閉，同步會阻塞所有請求。生產環境中，推薦使用EVALSHA，相較于EVAL的每次發送腳本主體、浪費帶寬，會更高效。這里要注意SCRIPT KILL，殺死正在運行腳本的時候，如果腳本執行過寫操作了，這里會殺死失敗，因為這違反了 redis lua 腳本的原子性。調試盡量放在測試環境完成之后再發布到生產環境，在生產環境調試千萬不要使用同步模式，原因下文會詳細討論。
Redis 中 lua 腳本的書寫和調試
redis lua 腳本是對其現有命令的擴充，單個命令不能完成、需要多個命令，但又要保證原子性的動作可以用腳本來實現。腳本中的邏輯一般比較簡單，不要加入太復雜的東西，因為 redis 是單線程的，當腳本執行的時候，其他命令、腳本需要等待直到當前腳本執行完成。因此，對 lua 的語法也不需完全了解，了解基本的使用就足夠了，這里對 lua 語法不做過多介紹，會穿插到腳本示例里面。
一個秒殺搶購示例
假設有一個秒殺活動，商品庫存 100，每個用戶 uid 只能搶購一次。設計搶購流程如下：
0結束。0結束。1結束。local goodsSurpluslocal flag-- 判斷用戶是否已搶過local buyMembersKey = tostring(KEYS[1])local memberUid = tonumber(ARGV[1])local goodsSurplusKey = tostring(KEYS[2])local hasBuy = redis.call("sIsMember", buyMembersKey, memberUid)-- 已經搶購過，返回0if hasBuy ~= 0 then return 0end-- 準備搶購goodsSurplus = redis.call("GET", goodsSurplusKey)if goodsSurplus == false then return 0end-- 沒有剩余可搶購物品goodsSurplus = tonumber(goodsSurplus)if goodsSurplus <= 0 then return 0endflag = redis.call("SADD", buyMembersKey, memberUid)flag = redis.call("DECR", goodsSurplusKey)return 1即使不了解 lua，相信你也可以將上面的腳本看個一二，其中--開始的是單行注釋。local用來聲明局部變量，redis lua 腳本中的所有變量都應該聲明為local xxx，避免在持久化、復制的時候產生各種問題。KEYS和ARGV是兩個全局變量，就像 PHP 中的$argc、$argv一樣，腳本執行時傳入的參數會寫入這兩個變量，供我們在腳本中使用。redis.call用來執行 redis 現有命令，傳參跟 redis 命令行執行時傳入參數順序一致。
另外 redis lua 腳本中用到 lua table 的地方還比較多，這里要注意，lua 腳本中的 table 下標是從 1 開始的，比如KEYS、ARGV，這里跟其他語言不一樣，需要注意。
對于主要使用 PHP 這種弱類型語言開發同學來說，一定要注意變量的類型，不同類型比較的時候可能會出現類似attempt to compare string with number的提示，這個時候使用 lua 的tonumber將字符串轉換為數字在進行比較即可。比如我們使用GET去獲取一個值，然后跟 0 比較大小，就需要將獲取出來的字符串轉換為數字。
在調試之前呢，我們先看看效果，將上面的代碼保存到 lua 文件中/path/to/buy.lua，然后運行redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742984即可執行腳本，執行之后返回-1，因為我們未設置商品數量，set goodsSurplus 5之后再次執行，效果如下：
➜ ~ redis-cli set goodsSurplus 5OK➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742984(integer) 1➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742984(integer) 0➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742983(integer) 1➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742982(integer) 1➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742981(integer) 1➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742980(integer) -1➜ ~ redis-cli --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 58247(integer) -1
在命令行運行腳本的時候，腳本后面傳入的是參數，通過 , 分隔為兩組，前面是鍵，后面是值，這兩組分別寫入KEYS和ARGV。分隔符一定要看清楚了，逗號前后都有空格，漏掉空格會讓腳本解析傳入參數異常。
debug 調試
上一小節，我們寫了很長一段 redis lua 腳本，怎么調試呢，有沒有像 GDB 那樣的調試工具呢，答案是肯定的。redis 從 v3.2.0 開始支持 lua debugger，可以加斷點、print 變量信息、展示正在執行的代碼......我們結合上一小節的腳本，來詳細說說 redis 中 lua 腳本的調試。
如何進入調試模式
執行redis-cli --ldb --eval /path/to/buy.lua hadBuyUids goodsSurplus , 5824742984，進入調試模式，比之前執行的時候多了參數--ldb，這個參數是開啟 lua dubegger 的意思，這個模式下 redis 會 fork 一個進程進入隔離環境，不會影響 redis 正常提供服務，但調試期間，原始 redis 執行命令、腳本的結果也不會體現到 fork 之后的隔離環境之中。因此呢，還有另外一種調試模式--ldb-sync-mode，也就是前面提到的同步模式，這個模式下，會阻塞 redis 上所有的命令、腳本，直到腳本退出，完全模擬了正式環境使用時候的情況，使用的時候務必注意這點。
調試命令詳解
這一小節的內容是調試時候的詳細命令，可以粗略閱讀后跳過，等使用的時候再回來查詢
幫助信息
[h]elp
調試模式下，輸入h或者help展示調試模式下的全部可用指令。
流程相關
[s]tep 、 [n]ext 、 [c]continue
執行當前行代碼，并停留在下一行，如下所示
* Stopped at 4, stop reason = step over-> 4 local buyMembersKey = tostring(KEYS[1])lua debugger> n* Stopped at 5, stop reason = step over-> 5 local memberUid = tonumber(ARGV[1])lua debugger> n* Stopped at 6, stop reason = step over-> 6 local goodsSurplusKey = tostring(KEYS[2])lua debugger> s* Stopped at 7, stop reason = step over-> 7 local hasBuy = redis.call("sIsMember", buyMembersKey, memberUid)continue從當前行開始執行代碼直到結束或者碰到斷點。
展示相關
[l]list 、 [l]list [line] 、 [l]list [line] [ctx] 、 [w]hole
展示當前行附近的代碼，[line]是重新指定中心行，[ctx]是指定展示中心行周圍幾行代碼。[w]hole是展示所有行代碼
打印相關
[p]rint 、 [p]rint <var>
打印當前所有局部變量，<var>是打印指定變量，如下所示：
lua debugger> print<value> goodsSurplus = nil<value> flag = nil<value> buyMembersKey = "hadBuyUids"<value> memberUid = 58247lua debugger> print buyMembersKey<value> "hadBuyUids"
斷點相關
[b]reak 、 [b]reak <line> 、 [b]reak -<line> 、 [b]reak 0
展示斷點、像指定行添加斷點、刪除指定行的斷點、刪除所有斷點
其他命令
[r]edis <cmd> 、 [m]axlen [len] 、 [a]bort 、 [e]eval <code> 、 [t]race
詳細說下[m]axlen [len]命令，如下代碼：
local myTable = {}local count = 0while count < 1000 do myTable[count] = count count = count + 1endreturn 1在最后一行打印斷點，執行print可以看到，輸出了一長串內容，我們執行maxlen 10之后，再次執行print可以看到打印的內容變少了，設置為maxlen 0之后，再次執行可以看到所有的內容全部展示了。
詳細說下[t]race命令，代碼如下：
local function func1(num) num = num + 1 return numendlocal function func2(num) num = func1(num) num = num + 1 return numendfunc2(123)
執行b 2在 func1 中打斷點，然后執行c，斷點地方停頓，再次執行t，可以到如下信息：
lua debugger> tIn func1:->#3 return numFrom func2: 7 num = func1(num)From top level: 12 func2(123)
請求限流
至此，算是對 redis lua 腳本有了基本的認識，基本語法、調試也做了了解，接下來就實現一個請求限流器。流程和代碼如下：
--[[ 傳入參數： 業務標識 ip 限制時間 限制時間內的訪問次數]]--local busIdentify = tostring(KEYS[1])local ip = tostring(KEYS[2])local expireSeconds = tonumber(ARGV[1])local limitTimes = tonumber(ARGV[2])local identify = busIdentify .. "_" .. iplocal times = redis.call("GET", identify)--[[ 獲取已經記錄的時間 獲取到繼續判斷是否超過限制 超過限制返回0 否則加1，返回1]]--if times ~= false then times = tonumber(times) if times >= limitTimes then return 0 else redis.call("INCR", identify) return 1 endend-- 不存在的話，設置為1并設置過期時間local flag = redis.call("SETEX", identify, expireSeconds, 1)return 1將上面的 lua 腳本保存到/path/to/limit.lua，執行redis-cli --eval /path/to/limit.lua limit_vgroup 192.168.1.19 , 10 3，表示 limit_vgroup 這個業務，192.168.1.1 這個 ip 每 10 秒鐘限制訪問三次。
好了，至此，一個請求限流功能就完成了，連續執行三次之后上面的程序會返回 0，過 10 秒鐘在執行，又可以返回 1，這樣便達到了限流的目的。
有同學可能會說了，這個請求限流功能還有值得優化的地方，如果連續的兩個計數周期，第一個周期的最后請求 3 次，接著馬上到第二個周期了，又可以請求了，這個地方如何優化呢，我們接著往下看。
請求限流優化
上面的計數器法簡單粗暴，但是存在臨界點的問題。為了解決這個問題，引入類似滑動窗口的概念，讓統計次數的周期是連續的，可以很好的解決臨界點的問題，滑動窗口原理如下圖所示：
建立一個 redis list 結構，其長度等價于訪問次數，每次請求時，判斷 list 結構長度是否超過限制次數，未超過的話，直接加到隊首返回成功，否則，判斷隊尾一條數據是否已經超過限制時間，未超過直接返回失敗，超過刪除隊尾元素，將此次請求時間插入隊首，返回成功。
local busIdentify = tostring(KEYS[1])local ip = tostring(KEYS[2])local expireSeconds = tonumber(ARGV[1])local limitTimes = tonumber(ARGV[2])-- 傳入額外參數，請求時間戳local timestamp = tonumber(ARGV[3])local lastTimestamplocal identify = busIdentify .. "_" .. iplocal times = redis.call("LLEN", identify)if times < limitTimes then redis.call("RPUSH", identify, timestamp) return 1endlastTimestamp = redis.call("LRANGE", identify, 0, 0)lastTimestamp = tonumber(lastTimestamp[1])if lastTimestamp + expireSeconds >= timestamp then return 0endredis.call("LPOP", identify)redis.call("RPUSH", identify, timestamp)return 1上面的 lua 腳本保存到/path/to/limit_fun.lua，執行redis-cli --eval /path/to/limit_fun.lua limit_vgroup 192.168.1.19 , 10 3 1548660999即可。
最開始，我想著把時間戳計算redis.call("TIME")也放入 redis lua 腳本中，后來發現使用的時候 redis 會報錯，這是因為 redis 默認情況復制 lua 腳本到備機和持久化中，如果腳本是一個非純函數（pure function），備庫中執行的時候或者宕機恢復的時候可能產生不一致的情況，這里可以類比 mysql 中基于 SQL 語句的復制模式。redis 在 3.2 版本中加入了redis.replicate_commands函數來解決這個問題，在腳本第一行執行這個函數，redis 會將修改數據的命令收集起來，然后用MULTI/EXEC包裹起來，這種方式稱為script effects replication，這個類似于 mysql 中的基于行的復制模式，將非純函數的值計算出來，用來持久化和主從復制。我們這里將變動參數提到調用方這里，調用者傳入時間戳來解決這個問題。
另外，redis 從版本 5 開始，默認支持script effects replication，不需要在第一行調用開啟函數了。如果是耗時計算，這樣當然很好，同步、恢復的時候只需要計算一次后邊就不用計算了，但是如果是一個循環生成的數據，可能在同步的時候會浪費更多的帶寬，沒有腳本來的更直接，但這種情況應該比較少。
至此，腳本優化完成了，但我又想到一個問題，我們的環境是單機環境，如果是分布式環境的話，腳本怎么執行、何處理呢，接下來一節，我們來討論下這個問題。
集群環境中 lua 處理
redis 集群中，會將鍵分配的不同的槽位上，然后分配到對應的機器上，當操作的鍵為一個的時候，自然沒問題，但如果操作的鍵為多個的時候，集群如何知道這個操作落到那個機器呢？比如簡單的mget命令，mget test1 test2 test3，還有我們上面執行腳本時候傳入多個參數，帶著這個問題我們繼續。
首先用 docker 啟動一個 redis 集群，docker pull grokzen/redis-cluster，拉取這個鏡像，然后執行docker run -p 7000:7000 -p 7001:7001 -p 7002:7002 -p 7003:7003 -p 7004:7004 -p 7005:7005 --name redis-cluster-script -e "IP=0.0.0.0" grokzen/redis-cluster啟動這個容器，這個容器啟動了一個 redis 集群，3 主 3 從。
我們從任意一個節點進入集群，比如redis-cli -c -p 7003，進入后執行cluster nodes可以看到集群的信息，我們鏈接的是從庫，執行set lua fun，有同學可能會問了，從庫也可以執行寫嗎，沒問題的，集群會計算出 lua 這個鍵屬于哪個槽位，然后定向到對應的主庫。
執行mset lua fascinating redis powerful，可以看到集群反回了錯誤信息，告訴我們本次請求的鍵沒有落到同一個槽位上
(error) CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot
同樣，還是上面的 lua 腳本，我們加上集群端口號，執行redis-cli -p 7000 --eval /tmp/limit_fun.lua limit_vgroup 192.168.1.19 , 10 3 1548660999，一樣返回上面的錯誤。
針對這個問題，redis官方為我們提供了hash tag這個方法來解決，什么意思呢，我們取鍵中的一段來計算 hash，計算落入那個槽中，這樣同一個功能不同的 key 就可以落入同一個槽位了，hash tag 是通過{}這對括號括起來的字符串，比如上面的，我們改為mset lua{yes} fascinating redis{yes} powerful，就可以執行成功了，我這里 mset 這個操作落到了 7002 端口的機器。
同理，我們對傳入腳本的鍵名做 hash tag 處理就可以了，這里要注意不僅傳入鍵名要有相同的 hash tag，里面實際操作的 key 也要有相同的 hash tag，不然會報錯Lua script attempted to access a non local key in a cluster node，什么意思呢，就拿我們上面的例子來說，執行的時候如下所示，可以看到 , 前面的兩個鍵都加了 hash tag ―― yes，這樣沒問題，因為腳本里面只是用了一個拼接的 key ―― limit_vgroup{yes}_192.168.1.19{yes}。
redis-cli -c -p 7000 --eval /tmp/limit_fun.lua limit_vgroup{yes} 192.168.1.19{yes} , 10 3 1548660999如果我們在腳本里面加上redis.call("GET", "yesyes")（別讓這個鍵跟我們拼接的鍵落在一個solt），可以看到就報了上面的錯誤，所以在執行腳本的時候，只要傳入參數鍵、腳本里面執行 redis 命令時候的鍵有相同的 hash tag 即可。
另外，這里有個 hash tag 規則：
鍵中包含{字符；建中包含{字符，并在{字符右邊；并且{,}之間有至少一個字符，之間的字符就用來做鍵的 hash tag。
所以，鍵limit_vgroup{yes}_192.168.1.19{yes}的 hash tag 是 yes。foo{}{bar}鍵的 hash tag就是它本身。foo{{bar}}鍵的 hash tag 是 {bar。
使用 golang 連接使用 redis
這里我們使用 golang 實例展示下，通過ForEachMaster將 lua 腳本緩存到集群中的每個 node，并保存返回的 sha 值，以后通過 evalsha 去執行代碼。
package mainimport ( "github.com/go-redis/redis" "fmt")func createScript() *redis.Script { script := redis.NewScript(` local busIdentify = tostring(KEYS[1]) local ip = tostring(KEYS[2]) local expireSeconds = tonumber(ARGV[1]) local limitTimes = tonumber(ARGV[2]) -- 傳入額外參數，請求時間戳 local timestamp = tonumber(ARGV[3]) local lastTimestamp local identify = busIdentify .. "_" .. ip local times = redis.call("LLEN", identify) if times < limitTimes then redis.call("RPUSH", identify, timestamp) return 1 end lastTimestamp = redis.call("LRANGE", identify, 0, 0) lastTimestamp = tonumber(lastTimestamp[1]) if lastTimestamp + expireSeconds >= timestamp then return 0 end redis.call("LPOP", identify) redis.call("RPUSH", identify, timestamp) return 1 `) return script}func scriptCacheToCluster(c *redis.ClusterClient) string { script := createScript() var ret string c.ForEachMaster(func(m *redis.Client) error { if result, err := script.Load(m).Result(); err != nil { panic("緩存腳本到主節點失敗") } else { ret = result } return nil }) return ret}func main() { redisdb := redis.NewClusterClient(&redis.ClusterOptions{ Addrs: []string{ ":7000", ":7001", ":7002", ":7003", ":7004", ":7005", }, }) // 將腳本緩存到所有節點，執行一次拿到結果即可 sha := scriptCacheToCluster(redisdb) // 執行緩存腳本 ret := redisdb.EvalSha(sha, []string{ "limit_vgroup{yes}", "192.168.1.19{yes}", }, 10, 3,1548660999) if result, err := ret.Result(); err != nil { fmt.Println("發生異常，返回值：", err.Error()) } else { fmt.Println("返回值：", result) } // 示例錯誤情況，sha 值不存在 ret1 := redisdb.EvalSha(sha + "error", []string{ "limit_vgroup{yes}", "192.168.1.19{yes}", }, 10, 3,1548660999) if result, err := ret1.Result(); err != nil { fmt.Println("發生異常，返回值：", err.Error()) } else { fmt.Println("返回值：", result) }}執行上面的代碼，返回值如下：
返回值： 0
發生異常，返回值： NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.
好了，目前為止，相信你對 redis lua 腳本已經有了很好的了解，可以實現一些自己想要的功能了，感謝大家的閱讀。希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林網。
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