Redis 7.x 系列【31】LUA 脚本

有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。

本系列Redis 版本 7.2.5

源码地址：https://gitee.com/pearl-organization/study-redis-demo

1. 概述

官方文档

Lua 语言是一种小巧的、高效的、可嵌入的脚本编程语言，由巴西里约热内卢天主教大学的一个研究小组于 1993 年开发。设计目的是为了通过灵活嵌入应用程序中，为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。

参考资料：

• Lua 官网
• 菜鸟教程

Redis 2.6 版本开始支持用户在服务器上传和执行 Lua 脚本，从而实现复杂的操作逻辑。脚本在 Redis 中是以字符串的形式传递给服务器的，然后服务器会执行这些脚本并返回结果。脚本在 Redis 中由内置的执行引擎执行。目前，仅支持一个脚本引擎，即 Lua 5.1 解释器。

Lua 脚本的优势：

• 原子性：保证一个 Lua 脚本在执行期间是原子性的，即脚本执行期间不会被其他命令打断。在执行脚本期间，服务器的所有活动都会被阻塞，直到脚本运行结束。
• 减少网络开销：可以将多个命令打包成一个 Lua 脚本执行，减少与 Redis 服务器的网络交互次数。
• 复用性：可以将复杂的逻辑编写成 Lua 脚本，然后在多个地方重复使用。
• 高效率：于脚本在服务器上执行，因此从脚本读取和写入数据非常高效。

注意事项：脚本被视为客户端应用程序的一部分，因此它们没有名称、版本或持久性。因此，如果脚本丢失（例如在服务器重新启动、故障切换到副本后等），所有脚本可能需要随时由应用程序重新加载。

2. 常用命令

2.1 EVAL

在服务端执行 Lua 脚本。

语法格式：

EVAL script numkeys [key [key ...]] [arg [arg ...]]

参数说明：

• script： Lua 编写的脚本源代码
• numkeys ：脚本中用到的 key 的数量
• [key [key ...]]： key 键名称列表，在脚本中可以使用 KEYS[] 进行占位，例如 EVAL 的第三个参数会被赋值给 KEYS[1] ，多个依次类推
• [arg [arg ...]]：参数列表，在脚本中可以使用 ARGV[] 进行占位，例如 EVAL 的第四个参数会被赋值给 ARGV[1] ，多个依次类推

注意事项：

• 禁止滥用 Lua EVAL ，例如，每次调用 EVAL 时生成不同的脚本。这些脚本将被添加到 Lua 解释器并缓存到服务端，随着时间的推移会消耗大量内存。
• 从 Redis 7.4 开始，使用 EVAL 或 EVAL_RO 加载的脚本将根据一定数量（按最近最少使用顺序）从 Redis 中删除。可以通过 INFO 命令查看被驱逐的脚本数量。

为了确保脚本在单机和集群环境中正确执行，还需要注意：

• Lua 脚本的操作应该基于传递给脚本的参数进行，而不应该直接访问存储中的数据结构内容，例如哈希表、列表或集合。
• 不支持动态键名访问或基于数据内容的键名计算，因此所有访问的键必须在执行脚本时已经确定。这些输入键的名称作为 KEYS 全局运行时变量提供给 Lua 脚本使用。

简单示例：

localhost:0>EVAL "return 'Hello, scripting!'" 0
"Hello, scripting!"

示例说明：

• return 'Hello, scripting!'：使用双引号包含的脚本源代码，返回一个字符串
• 0：没有使用到键

包含参数示例：

localhost:0>EVAL "return ARGV[1]" 0 Hello
"Hello"

示例说明：

• 0：没有使用到键
• Hello：将 Hello 传递给 ARGV[1]

包含键、参数示例：

redis> EVAL "return { KEYS[1], KEYS[2], ARGV[1], ARGV[2], ARGV[3] }" 2 key1 key2 arg1 arg2 arg3
1) "key1"
2) "key2"
3) "arg1"
4) "arg2"
5) "arg3"

示例说明：

• 2：包含两个键
• key1：将 Hello 传递给 KEYS[1]，按照位置顺序依次类推
• arg1：将 arg1 传递给 ARGV[1]，按照位置顺序依次类推

可以通过 redis.call() 或 redis.pcall() 在 Lua 脚本中调用 Redis 命令，区别在于处理运行时错误（例如语法错误）的方式：

• call()：如果发生错误，错误会直接返回给执行它的客户端
• pcall()：遇到的错误会返回到脚本的执行环境

示例：

EVAL "return redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1])" 1 foo bar
OK

2.2 SCRIPT LOAD

每次调用 EVAL 命令时，请求中都会包括脚本的源代码，重复调用来执行相同的脚本集会浪费网络带宽，并且在 Redis 中也会产生一些额外开销，因此 Redis 提供了脚本的缓存机制。

使用 SCRIPT LOAD 可以将 Lua 脚本加载到 Redis 服务器，服务器不会执行脚本，而是仅编译并加载到服务器的缓存中。加载后返回一个 SHA1 摘要，唯一标识了它在缓存中的位置，该摘要可以用于执行已加载的脚本。

语法格式：

SCRIPT LOAD script

注意事项：

• 脚本缓存始终是易失性的，它不被视为数据库的一部分，也不会持久化存储。当服务器重新启动、在故障转移时从副本切换为主服务器时，或者通过调用 SCRIPT FLUSH 命令时，缓存可能会被清空。
• 应用程序应首先用 SCRIPT LOAD 加载脚本，然后再次调用 EVALSHA 运行缓存的脚本。大多数 Redis 客户端已经提供了自动执行此过程的 API 。

示例：

redis> SCRIPT LOAD "return 'Immabe a cached script'"
"c664a3bf70bd1d45c4284ffebb65a6f2299bfc9f"
redis> EVALSHA c664a3bf70bd1d45c4284ffebb65a6f2299bfc9f 0
"Immabe a cached script

2.3 EVALSHA

用于执行已加载的 Lua 脚本。

语法格式：

EVALSHA <sha1> <numkeys> <key> [key ...] <arg> [arg ...]

参数说明：

• <sha1>：之前已加载缓存的 Lua 脚本的 SHA1 值。

示例：

127.0.0.1:6379> SCRIPT LOAD "local key = KEYS[1]\nlocal value = ARGV[1]\n\nredis.call('SET', key, value)"
"5b405e1d1f5c91b27e7e2b091380a848d38a99d6"
127.0.0.1:6379> EVALSHA 5b405e1d1f5c91b27e7e2b091380a848d38a99d6 1 mykey "myvalue"
OK

注意事项：

• SHA1 对应的脚本不存在时，会报错
• 在使用管道时，尽量不要使用 EVALSHA ，管道请求中的命令按发送顺序执行，但其他客户端的命令可能会在这些命令之间交错执行。因此，可能会从管道请求中返回NOSCRIPT错误，但无法进行处理。因此，在管道中应当使用普通的 EVAL 或带参数的 EVAL 。

2.4 SCRIPT FLUSH

清空 Lua 脚本缓存。默认情况下，SCRIPT FLUSH 命令会同步清空缓存。从 Redis 6.2 开始，设置 lazyfree-lazy-user-flush 配置指令为 “yes” 将改变默认的清空模式为异步。

语法格式：

SCRIPT FLUSH [ASYNC | SYNC]

参数说明：

• ASYNC：异步清空缓存
• SYNC：同步清空缓存

注意事项：

• 运行命令将完全清空脚本缓存，删除到目前为止执行的所有脚本。
• 在正常操作期间，脚本应该在缓存中无限期地保留。

示例：

localhost:0>SCRIPT FLUSH
"OK"

2.5 其他

其他脚本相关的命令：

• EVAL_RO：EVAL 命令的只读变体，不能执行修改数据的命令。
• EVALSHA_RO：EVALSHA 命令的只读变体，不能执行修改数据的命令。
• SCRIPT DEBUG：控制内置的 Redis Lua 脚本调试器。
• SCRIPT EXISTS：判断脚本已存在于缓存中，一个或多个 SHA1 摘要作为参数。返回 1 表示存在， 0 不存在。
• SCRIPT KILL：中断长时间运行脚本（即慢脚本）的唯一方式，除非关闭服务器。脚本在执行时间超过配置的最大执行时间阈值后被视为慢脚本。只能用于在执行期间未修改数据集的脚本（因为停止只读脚本不会违反脚本引擎的原子性保证）。

3. 脚本复制

集群部署环境下，至少有三个主节点，每个主节点有一个或多个从节点，主从之间使用完全复制保持数据一致性。由于脚本可以修改数据，Redis 确保脚本执行的所有写操作也会被发送到从节点以保持一致性。

脚本复制有以下两种方式：

• 逐字复制：主节点将脚本的源代码发送到副本，副本然后执行脚本并应用写入效果。
• 效果复制：只复制脚本的数据修改命令，副本随后运行这些命令而不执行任何脚本。

逐字复制模式意味着副本会重新执行主节点已完成的工作，这是一种浪费。更重要的是，它还要求所有写入脚本都是确定性的。效果复制模式虽然在网络流量方面可能更为冗长，但这种复制模式是确定性的，因此不需要特别考虑其他情况。

直到 Redis 3.2 版本之前，逐字脚本复制是唯一支持的模式，在 Redis 3.2 中添加了效果复制。在 Redis 5.0 中，效果复制成为默认模式，截至 Redis 7.0 ，不再支持逐字复制。

在效果复制模式下，当 Lua 脚本执行时， Redis 会收集 Lua 脚本引擎实际修改数据集的所有命令。当脚本执行结束时，脚本生成的命令序列会被封装成一个 MULTI/EXEC 事务，并发送到副本和 AOF 。

效果复制的优势：

• 当脚本计算速度较慢，可以由少数写入命令替换时，重新在副本或重新加载 AOF上计算脚本是一种浪费。在这种情况下，仅复制脚本的效果要好得多。
• 解除了非确定性函数的限制。例如，您可以在脚本中任意使用 TIME 或 SRANDMEMBER 命令。
• Lua 伪随机数生成器在每次调用时都是随机种子。

4. 案例演示

Redis 命令的执行是单线程的，Lua 脚本在执行期间是原子性的，并且可以同时执行多个命令。特别适用于多线程环境下，需要保证多个复杂操作的原子性的场景。

4.1 限流

演示需求： 基于固定时间窗口进行 IP 限流， 同一 IP 在一分钟内，只允许访问固定的次数。

在 resources 目录下添加限流脚本文件：

local ipKey = KEYS[1]; -- IP地址
local rate = tonumber(ARGV[1]); -- 允许的请求次数
local requestCount = redis.call('incr', ipKey); -- 每次请求 + 1
if (requestCount == 1) then -- 第一次请求redis.call('expire', ipKey, 60); -- 设置过期时间(60S)return true ; -- 返回是否允许访问
else -- 不是第一次请求if (requestCount > rate) then -- 如果当前请求次数大于允许的请求次数return false ;end
end

使用 Lettuce 客户端执行脚本：

    public static void main(String[] args) {// 创建客户端RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://:123456@127.0.0.1:6379/0");// 获取连接try (StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect()) {// 执行命令RedisCommands<String, String> sync = connection.sync();// 获取脚本流byte[] lua = getResourceAsByteArray("limit.lua"); // 执行脚本boolean eval = sync.eval(lua, ScriptOutputType.BOOLEAN, new String[]{"127.0.0.1"}, "1");// 结果判断if (!eval) {System.out.println("当前访问过于频繁，请稍后重试");} else {System.out.println("允许访问");}} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);} finally {redisClient.shutdown();}}public static byte[] getResourceAsByteArray(String resourceName) throws IOException {// 使用ClassLoader获取资源作为输入流try (InputStream inputStream = LuaTest.class.getClassLoader().getResourceAsStream(resourceName)) {if (inputStream == null) {return null;}// 将输入流转换为字节数组ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();byte[] buffer = new byte[1024];int length;while ((length = inputStream.read(buffer)) != -1) {outputStream.write(buffer, 0, length);}return outputStream.toByteArray();}}

4.2 分布式锁

演示需求： 商品秒杀防止超卖，使用 Redis +Lua 实现分布式锁（生产环境请使用成熟的框架）。

获取锁的命令：

SET key value NX EX expire_time

简单的实现原理：

• 使用 SET NX... 命令设置值，设置成功表示获取到的锁，反之未获取（直接返回失败或循环重试），并设置一个过期时间（避免死锁）
• 获取到锁后，执行业务逻辑
• 执行完成后释放锁

在 resources 目录下添加尝试获取锁脚本文件 tryLock.lua：

local lockKey = KEYS[1] -- 锁的key
local lockValue = ARGV[1]   -- 锁的值
local lockExpireTime = tonumber(ARGV[2])  -- 锁的过期时间（秒）
local acquiredLock = redis.call('SET', lockKey, lockValue, 'NX', 'EX', lockExpireTime) -- 获取锁
if acquiredLock thenreturn true   -- 获取锁成功
elsereturn false -- 获取锁失败
end

添加删除锁脚本文件 unlock.lua：

local lockKey = KEYS[1] -- 锁的key
redis.call('DEL', lockKey) -- 删除锁

创建工具类封装相关分布式锁逻辑：

public class RedisLockUtils {/*** 尝试获取锁** @param sync   连接* @param key    锁的 Key* @param value  锁的值* @param second 过期时间* @return 是否获取到锁* @throws IOException*/public static boolean tryLock(RedisCommands<String, String> sync, String key, String value, String second) throws IOException {byte[] lua = RedisLockUtils.getResourceAsByteArray("tryLock.lua"); // 获取脚本流return sync.eval(lua, ScriptOutputType.BOOLEAN, new String[]{key}, value, second);      // 执行脚本}/*** 删除锁** @param sync 连接* @param key  锁的 Key* @return 是否获取到锁* @throws IOException*/public static void unlock(RedisCommands<String, String> sync, String key) throws IOException {byte[] lua = RedisLockUtils.getResourceAsByteArray("unlock.lua");boolean eval = sync.eval(lua, ScriptOutputType.BOOLEAN, new String[]{key});}public static byte[] getResourceAsByteArray(String resourceName) throws IOException {// 使用ClassLoader获取资源作为输入流try (InputStream inputStream = LuaLimitTest.class.getClassLoader().getResourceAsStream(resourceName)) {if (inputStream == null) {return null;}// 将输入流转换为字节数组ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();byte[] buffer = new byte[1024];int length;while ((length = inputStream.read(buffer)) != -1) {outputStream.write(buffer, 0, length);}return outputStream.toByteArray();}}
}

模拟秒杀，简单测试：

public class LuaLockTest {private static Integer stockCount = 100; // 商品库存数量private static String goodsId = "899632563356632489"; // 商品库存数量public static void main(String[] args) {// 创建客户端RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://:123456@127.0.0.1:6379/0");// 获取连接try (StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect()) {// 秒杀逻辑try {// 获取到锁if (RedisLockUtils.tryLock(connection.sync(), goodsId, "123456", "10")) {// 减库存if (stockCount > 0) {stockCount = stockCount - 1;System.out.println("减库存成功，剩余库存：" + stockCount);} else {System.out.println("库存不足");}} else {System.out.println("库存不足");}} finally {// 释放锁RedisLockUtils.unlock(connection.sync(), goodsId);}} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);} finally {redisClient.shutdown();}}
}