1. 什么是Redis？
Redis（REmote DIctionary Server）是一个开源的NoSQL数据库，最常见的使用场景是作为缓存服务器，但它同时也可以用作键值存储、队列系统等。
Redis是一个基于键值对的存储系统，每个键都与一个值相对应，这里的键和值都可以是字符串、哈希、列表、集合等类型。
Redis在内存中直接存储数据，因此具有较高的读写速度，此外，Redis还支持数据的持久化，保证数据不会因为进程结束而丢失。
2. Redis对高并发计数的支持
2.1 INCR指令
Redis提供了自增指令INCR，可以用于对一个key对应的value做自增操作，如果key不存在，则会先初始化为0再执行自增操作。
例如，在Redis中执行以下代码：
INCR counter
如果counter这个key不存在，则会被初始化为0，执行INCR后，counter对应的值会被自增1。
INCR操作是Redis在内存中直接进行的，因此非常快速。也正因如此，INCR操作还可以被用来实现一些高并发计数的需求。
2.2 分布式锁
在高并发的场景下，多个进程同时对一个key做自增操作可能会导致数据不一致。为了解决这个问题，可以使用分布式锁。
分布式锁的基本思路是，在对一个key进行自增操作时，先获取一个锁，如果成功获取了锁，则执行自增操作，然后释放锁；否则说明其他进程正在对这个key进行操作，当前进程需要等待。
Redis可以通过SETNX指令实现分布式锁。
例如，可以这样定义一个Lua脚本：
local key = KEYS[1]
local val = ARGV[1]
-- 获取锁
while redis.call("SETNX", key, val) == 0 do
-- 如果锁已被其他进程获取，则等待10ms后重试
redis.call("MS", 10)
end
-- 执行自增操作
redis.call("INCR", key)
-- 释放锁
redis.call("DEL", key)
在实际使用中，可将这个Lua脚本放到一个脚本文件中，然后使用Redis提供的eval指令执行这个脚本。
3. Redis高并发计数的应用
通过上一节中的介绍，我们已经知道了Redis如何支持高并发计数。下面，我们来看看Redis高并发计数的具体应用场景。
3.1 PV/UV统计
PV（Page View）指页面访问量，UV（Unique Visitor）指独立访客数。在网站中，PV和UV是两个非常重要的统计指标。
通过Redis的INCR指令，可以非常方便地对PV和UV进行统计。
例如，可以将每个页面的PV和UV分别存储在hash类型的数据结构中：
HINCRBY page:1 PV 1
HSET page:1:UV user1 1
在存储UV时，key为“page:1:UV”，value为一个hash表，其中每个key代表一个user，value则可以是任意值（因为我们只关心key的数量）。
为了避免重复统计UV，我们可以使用分布式锁的方式，先获取锁再执行相关操作，例如：
local key = "stat:page:1"
local value = 1
-- 获取锁
while redis.call("SETNX", key, value) == 0 do
redis.call("MS", 10)
end
-- 执行自增操作
redis.call("HINCRBY", "page:1", "PV", 1)
redis.call("HSETNX", "page:1:UV", "user1", 1)
-- 释放锁
redis.call("DEL", key)
3.2 订单号生成
在电商系统中，订单号生成是一个比较常见的问题。
通过Redis的INCR操作，可以根据一定的规则来生成唯一的订单号。
例如，在生成订单时，可以先使用INCR操作对一个特定的key进行自增，然后将自增后的值作为订单号，再加上一些前缀、时间戳等字符来增加订单号的唯一性，最终的订单号形如“20211019152418000001”。
可以使用类似以下的代码来生成订单号（在生成订单号前，可以根据当前时间来做一些限流操作）：
local key = "order_seq"
local seq = redis.call("INCR", key)
local timestamp = os.date("%Y%m%d%H%M%S")
local str = string.format("%05d", seq)
return timestamp .. str
3.3 秒杀
秒杀是一个需要支持高并发的业务场景，每秒几千上万的请求需要在极短的时间内得到响应。
通过Redis的INCR指令和分布式锁，可以实现秒杀的高并发处理。
例如，在秒杀活动开始前，可以将商品的数量存储到Redis中，然后在秒杀开始后，对商品的数量进行自减操作，如果商品数量为负数，则说明商品已卖完。
为了避免超卖的情况，可以通过分布式锁来保护每个商品的自减操作。也就是说，每个商品对应一个锁，在获取锁后才能自减商品数量，避免并发操作。
例如，在实际处理中，可以这样编写一个Lua脚本：
local key = KEYS[1]
local lock_key = KEYS[2]
local limit = tonumber(ARGV[1])
-- 获取锁
while redis.call("SETNX", lock_key, 1) == 0 do
redis.call("MS", 10)
end
-- 判断商品数量是否充足
local count = tonumber(redis.call("GET", key))
if count and count > 0 then
local remain = count - limit
if remain < 0 then
remain = 0
end
redis.call("SET", key, remain)
end
-- 释放锁
redis.call("DEL", lock_key)
在实际使用中，可将该脚本放入Redis中，然后使用Lua编程来执行该脚本。
4. 总结
Redis是一个非常强大的缓存、键值存储、队列系统，它的高效、稳定的特性使得它在大量的互联网产品中被广泛使用。
通过本文的介绍，我们了解到了Redis如何支持高并发计数，通过INCR指令和分布式锁的组合，在大量请求的场景下仍能高效地完成计数操作。
当然，Redis的优点不仅仅在于此，还有很多其他优秀的功能和用法，希望本文能给大家带来一些启发，引导大家更好地使用Redis。