数据结构设计
- Hash 结构：用于存储主要业务数据，以键值对形式组织，方便进行部分字段的读写。例如，若业务是用户信息管理，可将用户ID作为 key，用户详细信息（如姓名、年龄、地址等）作为 hash 的 field-value 对存储。
- List 结构：用于记录操作日志或者任务队列。例如，将对数据的每一步操作记录在 list 中，以便进行回溯或者审计。同时，如果有需要顺序处理的任务，也可利用 list 的特性实现。
- Set 结构：用于去重和快速判断元素是否存在。例如，在处理一些唯一性相关的业务逻辑时，如判断某个用户是否已经参与过某个活动，可将参与活动的用户 ID 存储在 set 中。
Lua 脚本逻辑
- 事务开始：
redis.call('MULTI')
- 复杂读写操作：
假设以用户信息修改为例，先获取用户信息，修改部分字段后再保存：
local user_key = KEYS[1]
local user_info = redis.call('HGETALL', user_key)
user_info['name'] = ARGV[1] -- 修改姓名
redis.call('HMSET', user_key, unpack(user_info))
- 记录操作日志：
local log_key = 'user_operation_log'
local log_info = 'User '.. user_key..'name changed to '.. ARGV[1]
redis.call('RPUSH', log_key, log_info)
- 事务提交：
return redis.call('EXEC')
与 Redis 交互流程
- 客户端发起请求：客户端将包含 Lua 脚本以及相关 key 和参数的请求发送给 Redis 服务器。
- Redis 执行 Lua 脚本：Redis 接收到请求后，会在单线程环境下执行 Lua 脚本。在脚本执行过程中，会按照 Lua 脚本逻辑对指定的数据结构进行读写操作。由于 Redis 单线程特性，保证了脚本执行期间不会被其他命令打断，从而确保数据一致性和事务性。
- 返回结果：脚本执行完毕后，Redis 将执行结果返回给客户端。
原理
- 数据一致性和事务性：Redis 的 MULTI - EXEC 命令提供了基本的事务功能。在 Lua 脚本中使用 MULTI 开启事务，后续的所有 Redis 命令都会进入队列，直到遇到 EXEC 命令才会依次执行，这期间不会被其他客户端的命令打断，保证了数据一致性。
- 与 Lua 环境协作：Lua 脚本在 Redis 内部执行，避免了网络开销，并且 Lua 脚本的原子性执行保证了复杂业务逻辑的完整性。Lua 脚本可以直接操作 Redis 数据结构，通过 KEYS 和 ARGV 参数灵活控制操作对象和操作内容。
优势
- 高效性：减少了客户端与服务器之间的网络往返次数，提高了执行效率。Lua 脚本在 Redis 服务器内部执行，避免了多次网络通信带来的延迟。
- 数据一致性：利用 Redis 的事务机制和 Lua 脚本的原子性执行，确保了多个复杂读写操作作为一个整体执行，要么全部成功，要么全部失败，保证了数据的一致性。
- 可维护性：将复杂的业务逻辑封装在 Lua 脚本中，使得代码结构更加清晰，易于维护和管理。同时，Lua 脚本可以方便地进行版本控制和更新。
- 灵活性：通过灵活设计数据结构和 Lua 脚本逻辑，可以适应各种复杂业务场景，并且可以根据业务需求随时调整数据结构和脚本逻辑。
