Redis实现高并发场景下的计数器设计

大部分互联网公司都需要处理计数器场景，例如风控系统的请求频控、内容平台的播放量统计、电商系统的库存扣减等。

传统方案一般会直接使用RedisUtil.incr(key)，这是最简单的方式，但这种方式在生产环境中会暴露严重问题：

// 隐患示例

public long addOne(String key) {

    Long result = RedisUtil.incr(key);

    // 若未设置TTL，key将永久驻留内存

    return result;

}

INCR 有自动初始化机制，即当 Redis 检测到目标 key 不存在时，会自动将其初始化为 0，再执行递增操作

高可用计数器的实现

原子操作保障计数准确性

NX+EX 原子初始化

RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);

通过Redis的SET key value NX EX命令，实现原子化的"不存在即创建+设置过期时间"，避免多个线程竞争初始化导致数据覆盖（如线程A初始化后，线程B用SET覆盖值为0）

Redis单线程模型保证命令原子性，无需额外分布式锁

使用setnx命令来设置了过期时间，防止key永不过期

INCR 原子递增

long result = RedisUtil.incr(key);

先setnx命令后，再使用INCR来执行递增操作

即：

public void addOne(String key) {

    RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);

    Long result = RedisUtil.incr(key);

	return result;

}

双重补偿机制解决过期异常

但只是使用以上两个命令还是有可能导致并发安全问题。

例如：

当两个线程同时执行 SETNX 时，未抢到初始化的线程直接执行INCR，导致key存在但无TTL

如果有一个线程A正在执行SET key 0 NX EX 60 ，而线程B也执行方法addOne，此时线程A正在执行，线程B无法执行set操作，会直接继续执行后续命令（如 INCR），此时若线程A由于网络抖动等原因初始化key失败，那就有可能导致 key 永不过期。因此需要有补偿机制，完成redis key超时时间的设置

注意：当 SETNX 命令无法执行（即目标 key 已存在时），会直接继续执行后续命令（如 INCR），而不会阻塞等待

首次递增补偿

因此可以通过判断result == 1来识别是否是首次递增，如果是首次递增的话，则强制续期

if (result == 1) {

    RedisUtil.expire(key, time);

}

TTL异常检测补偿

在极端场景下(Redis主从切换、命令执行异常导致TTL丢失)，key 可能因未设置或过期时间丢失而长期存在

if (RedisUtil.ttl(key) == -1) {

    RedisUtil.expire(key, time);

}

检查 TTL 是否为 -1（-1表示无过期时间），重新设置过期时间，作为兜底保护。

经过双重补偿机制后的代码如下：

public void addOne(String key) {

    RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);

    Long result = RedisUtil.incr(key);

    //解决并发问题，否则会导致计数器永不清空

    //如果incr的结果为1，有两个结果，先进行set操作，此时有过期时间。第二种：直接执行incr操作，此时的redisKey没有过期时间。所以需要补偿处理

    if (result == 1) {

         RedisUtil.expire(key, time);

    }

    // 检查是否有过期时间， 对异常没有设置过期时间的key补偿

    if (RedisUtil.ttl(key) == -1) {

         RedisUtil.expire(key, time);

    }

    return result;

}

异常处理与降级策略

有时候可能会因网络抖动、服务短暂不可用、主备切换等暂时性故障，导致Redis操作失败，因此可以对这中异常进行处理，将需要完成的操作放入到队列中，再使用一个线程循环重试，保证最终一致性

public void addOne(String key) {

    Long result = 1;

    try{

        RedisUtil.set(key, "0", "nx", "ex", time);

        result = RedisUtil.incr(key);

        //解决并发问题，否则会导致计数器永不清空

        //如果incr的结果为1，有两个结果，先进行set操作，此时有过期时间。第二种：直接执行incr操作，此时的redisKey没有过期时间。所以需要补偿处理

        if (result == 1) {

             RedisUtil.expire(key, time);

        }

        // 检查是否有过期时间， 对异常没有设置过期时间的key补偿

        if (RedisUtil.ttl(key) == -1) {

             RedisUtil.expire(key, time);

        }

    } catch (Exception e) {

        //丢到重试队列中，一直重试

    	queue.offer(key);

	}

    return result;

}

架构设计示意图

graph TD
A[客户端请求] --> B{Key存在?}
B -->|否| C[SET NX EX初始化]
B -->|是| D[INCR原子递增]
C --> D
D --> E{result=1?}
E -->|是| F[补偿设置TTL]
E -->|否| G[检查TTL]
G -->|TTL=-1| H[二次补偿]
G -->|TTL正常| I[返回结果]
H --> I
F --> I

关键机制对比

机制	解决的问题	Redis特性利用	性能影响
SET NX EX	并发初始化竞争	原子单命令	O(1)
INCR	计数不准确/超卖	原子递增	O(1)
TTL双重补偿	Key永不过期	EXPIRE命令幂等性	额外1次查询
异常队列重试	网络抖动/Redis不可用	最终一致性	异步处理

这个方案充分挖掘了Redis原子命令的潜力，通过补偿机制弥补分布式系统的不确定性，最终在简单与可靠之间找到平衡点。

往期推荐