面试题：Redis Lua环境下复杂业务场景的资源分配优化策略

复用Lua脚本
- 说明：在高并发场景下，避免重复加载Lua脚本。Redis提供了SCRIPT LOAD命令来将Lua脚本加载到脚本缓存中，并返回一个脚本的SHA1摘要。后续使用EVALSHA命令通过这个SHA1摘要来执行脚本，而不是每次都使用EVAL命令重新加载脚本内容。这样可以减少网络开销和脚本解析时间。
- 示例：
```
-- 加载脚本
local script = "local stock = redis.call('GET', KEYS[1]) if tonumber(stock) > 0 then redis.call('DECR', KEYS[1]) return 1 else return 0 end"
local sha1 = redis.call('SCRIPT LOAD', script)
-- 执行脚本
local result = redis.call('EVALSHA', sha1, 1, "product:stock:123")
```
减少Redis交互次数
- 说明：尽量将多个相关的Redis操作合并到一个Lua脚本中执行。因为每次Redis交互都存在网络延迟，在高并发下这会严重影响性能。例如，库存扣减和用户排队可以在同一个Lua脚本中完成，而不是分开进行多个Redis操作。
- 示例：
```
-- 库存扣减和用户排队逻辑
local stock = redis.call('GET', KEYS[1])
if tonumber(stock) > 0 then
  redis.call('DECR', KEYS[1])
  redis.call('RPUSH', KEYS[2], ARGV[1])
  return 1
else
  return 0
end
```
合理使用Redis数据结构
- 库存管理：
  - 说明：对于库存数据，可以使用Redis的字符串类型来存储库存数量。如果需要更复杂的库存管理，如库存预警等，可以考虑使用哈希类型，将库存相关的各种属性存储在哈希表中。但在高并发扣减库存场景下，字符串类型的简单加减操作性能更高。
  - 示例：SET product:stock:123 100 来初始化库存为100。
- 用户排队：
  - 说明：使用Redis的列表（List）数据结构来处理用户排队。列表的RPUSH命令可以高效地将用户ID加入队列，LPOP命令可以从队列头部取出用户ID进行后续处理。
  - 示例：RPUSH秒杀排队:123 用户ID1 将用户ID1加入到指定商品的排队队列中。
优化内存使用
- 说明：在Lua脚本中避免创建不必要的大对象或无限循环。对局部变量及时释放，避免内存泄漏。例如，不要在Lua脚本中创建一个很大的数组用于临时存储数据，除非必要。如果需要临时存储数据，可以考虑使用Redis的数据结构，因为Redis的内存管理机制相对更高效。
- 示例：
```
-- 避免创建大数组
-- local largeArray = {}
-- for i = 1, 10000 do
--   table.insert(largeArray, i)
-- end
```
脚本性能测试与优化
- 说明：使用性能测试工具（如Redis自带的redis-benchmark工具结合Lua脚本测试功能，或者自定义的压测脚本）对Lua脚本进行性能测试。分析脚本执行时间、资源占用等指标，针对性能瓶颈进行优化。例如，通过优化Lua脚本中的逻辑判断、循环等操作来提高执行效率。
- 示例：
  - 使用redis - benchmark测试Lua脚本性能：
```
redis - benchmark - script script.lua - n 10000 - c 100
```
    其中script.lua是Lua脚本文件，-n指定执行次数，-c指定并发数。根据测试结果，调整脚本逻辑。

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面试题：Redis Lua环境下复杂业务场景的资源分配优化策略

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