在分布式系統(tǒng)中，由于多個(gè)服務(wù)實(shí)例需要共享和修改同一個(gè)計(jì)數(shù)值，實(shí)現(xiàn)一個(gè)準(zhǔn)確、高效的分布式計(jì)數(shù)器至關(guān)重要。Redis 憑借其內(nèi)存存儲(chǔ)的高性能和原子操作命令，成為實(shí)現(xiàn)這一功能的理想選擇。

核心原理：Redis 的原子操作

Redis 的單線程命令處理模型確保了單個(gè)命令的執(zhí)行是原子性的。 這意味著當(dāng)一個(gè)命令正在執(zhí)行時(shí)，不會(huì)被其他客戶端的命令打斷。對(duì)于計(jì)數(shù)器而言，INCR 和 DECR 這兩個(gè)命令是核心。

• INCR key: 將存儲(chǔ)在 key 的數(shù)字值增一。如果 key 不存在，那么 key 的值會(huì)先被初始化為 0，然后再執(zhí)行 INCR 操作。
• DECR key: 將 key 中儲(chǔ)存的數(shù)字值減一。如果 key 不存在，其值同樣會(huì)先被初始化為 0 再執(zhí)行 DECR。

這兩個(gè)操作的原子性是實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)數(shù)器的基石，它保證了即使在大量并發(fā)請(qǐng)求下，計(jì)數(shù)結(jié)果也是準(zhǔn)確的，避免了“讀取-修改-寫(xiě)入”模式中可能出現(xiàn)的競(jìng)態(tài)條件。

基本實(shí)現(xiàn)方法

實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的分布式計(jì)數(shù)器非常簡(jiǎn)單，只需要為你的計(jì)數(shù)器定義一個(gè)唯一的鍵（key），然后調(diào)用相應(yīng)的原子命令即可。

使用場(chǎng)景示例：

• 文章閱讀量統(tǒng)計(jì)： 每當(dāng)有用戶閱讀一篇文章，就對(duì)該文章的計(jì)數(shù)器執(zhí)行 INCR。
• 在線用戶數(shù)： 用戶登錄時(shí)執(zhí)行 INCR，登出時(shí)執(zhí)行 DECR。
• 庫(kù)存管理： 用戶下單時(shí)執(zhí)行 DECR，取消訂單或補(bǔ)貨時(shí)執(zhí)行 INCR。

Python 代碼示例 (使用redis-py)

import redis

# 連接到 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, decode_responses=True)

def get_post_views(post_id: int) -> int:
    """獲取文章的閱讀量"""
    key = f"post:{post_id}:views"
    view_count = r.get(key)
    return int(view_count) if view_count else 0

def increment_post_views(post_id: int) -> int:
    """增加文章的閱讀量"""
    key = f"post:{post_id}:views"
    # INCR 是原子操作，返回增加后的值
    return r.incr(key)

# --- 使用示例 ---
post_id = 123
print(f"文章 {post_id} 的初始閱讀量: {get_post_views(post_id)}")

# 模擬10次并發(fā)的閱讀請(qǐng)求
for _ in range(10):
    new_views = increment_post_views(post_id)
    print(f"閱讀量已增加至: {new_views}")

print(f"文章 {post_id} 的最終閱讀量: {get_post_views(post_id)}")

Java 代碼示例 (使用Jedis)

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class DistributedCounter {

    private final Jedis jedis;

    public DistributedCounter(String host, int port) {
        this.jedis = new Jedis(host, port);
    }

    public long increment(String key) {
        // incr 是原子操作
        return jedis.incr(key);
    }

    public long decrement(String key) {
        // decr 是原子操作
        return jedis.decr(key);
    }

    public long getCount(String key) {
        String value = jedis.get(key);
        return value != null ? Long.parseLong(value) : 0;
    }

    public static void main(String[] args) {
        DistributedCounter counter = new DistributedCounter("localhost", 6379);
        String counterKey = "online_users";

        System.out.println("初始在線人數(shù): " + counter.getCount(counterKey));

        // 模擬用戶登錄
        long user1_login = counter.increment(counterKey);
        System.out.println("用戶1登錄，當(dāng)前在線人數(shù): " + user1_login);

        long user2_login = counter.increment(counterKey);
        System.out.println("用戶2登錄，當(dāng)前在線人數(shù): " + user2_login);

        // 模擬用戶登出
        long user1_logout = counter.decrement(counterKey);
        System.out.println("用戶1登出，當(dāng)前在線人數(shù): " + user1_logout);

        System.out.println("最終在線人數(shù): " + counter.getCount(counterKey));
    }
}

處理需要重置的計(jì)數(shù)器（例如每日計(jì)數(shù)）

在某些場(chǎng)景下，計(jì)數(shù)器需要定期重置，例如統(tǒng)計(jì)每日活躍用戶或每日API調(diào)用次數(shù)。一種常見(jiàn)的錯(cuò)誤做法是先 INCR，再用 EXPIRE 設(shè)置過(guò)期時(shí)間。這種方式存在競(jìng)態(tài)條件：如果在 INCR 執(zhí)行后、EXPIRE 執(zhí)行前，服務(wù)發(fā)生故障，這個(gè)鍵就會(huì)永久存在，導(dǎo)致計(jì)數(shù)器無(wú)法自動(dòng)重置。

正確的做法是使用 Lua 腳本將 INCR 和 EXPIRE 捆綁成一個(gè)原子操作。

Lua 腳本示例

-- increment_with_ttl.lua
local key = KEYS[1]
local ttl = ARGV[1]

local count = redis.call("INCR", key)

-- 如果是第一次增加（即增加后的值為1），則設(shè)置過(guò)期時(shí)間
if count == 1 then
    redis.call("EXPIRE", key, ttl)
end

return count

在應(yīng)用程序中，通過(guò) EVAL 命令執(zhí)行此腳本，可以確保增加計(jì)數(shù)和設(shè)置過(guò)期時(shí)間這兩步操作的原子性。

復(fù)雜操作與事務(wù)

如果需要根據(jù)計(jì)數(shù)值執(zhí)行更復(fù)雜的操作（例如，檢查庫(kù)存是否足夠再減庫(kù)存），簡(jiǎn)單的 DECR 可能不夠用。雖然可以使用 WATCH, MULTI, EXEC 事務(wù)來(lái)解決，但這會(huì)增加代碼的復(fù)雜性。 在這種情況下，使用 Lua 腳本通常是更簡(jiǎn)單、更高效的選擇，因?yàn)樗鼘⒄麄€(gè)邏輯封裝在服務(wù)器端作為一個(gè)原子單元執(zhí)行。

總結(jié)

利用 Redis 的 INCR 和 DECR 原子操作是實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)數(shù)器的標(biāo)準(zhǔn)且高效的方法。其核心優(yōu)勢(shì)在于 Redis 保證了單個(gè)命令的原子性，從而避免了分布式環(huán)境下的競(jìng)態(tài)條件。對(duì)于需要自動(dòng)重置的計(jì)數(shù)器，強(qiáng)烈建議使用 Lua 腳本來(lái)確保操作的原子性，防止數(shù)據(jù)不一致。

到此這篇關(guān)于Redis利用原子操作(INCR,DECR)實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)數(shù)器的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis分布式計(jì)數(shù)器內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！