脚本加载
- 预加载：在系统启动阶段，将常用的Redis脚本加载到Redis服务器中。可以使用
SCRIPT LOAD命令将脚本内容加载到Redis的脚本缓存中，获取脚本的SHA1摘要。例如，在Python中可以这样实现：
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
script = "return {KEYS[1],ARGV[1]}"
sha = r.script_load(script)
- 动态加载：对于新上线的脚本版本，可以通过监控脚本文件变动或者接收外部通知的方式，及时重新加载新脚本。例如，使用文件系统监控工具（如
inotify在Linux系统上）监听脚本文件修改，一旦检测到变化，立即重新调用SCRIPT LOAD加载新脚本。
脚本缓存
- 客户端缓存：在客户端应用程序中缓存脚本的SHA1摘要。当需要执行脚本时，优先使用缓存的摘要调用
EVALSHA命令。这样可以减少每次执行脚本时向Redis发送完整脚本内容的开销。例如，在Java中：
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String script = "return {KEYS[1],ARGV[1]}";
String sha = jedis.scriptLoad(script);
// 后续执行脚本
jedis.evalsha(sha, 1, "key1", "arg1");
- 过期策略：为客户端缓存的脚本摘要设置过期时间。考虑到脚本可能会更新，设置一个合理的过期时间（如几分钟），以便在脚本更新后，客户端能够重新获取最新的脚本摘要。可以使用缓存工具（如Guava Cache）实现带过期时间的缓存。
版本切换
- 灰度发布：在系统中引入灰度发布机制。对于新的脚本版本，先对一小部分请求（如1 - 5%）进行切换，观察这部分请求的执行情况，确保新脚本在高并发环境下不会出现数据一致性问题或性能下降。例如，可以通过请求的某些特征（如用户ID的哈希值）来决定哪些请求使用新脚本。
- 双版本共存：在切换过程中，让新旧两个版本的脚本同时存在一段时间。对于新请求，根据灰度策略决定使用新脚本还是旧脚本；对于正在处理中的请求，如果使用的是旧脚本，继续使用旧脚本完成处理。在这个过渡期间，仔细监控系统指标，确保数据一致性不受影响。当确认新脚本稳定后，逐步扩大使用新脚本的请求比例，直至完全切换。
- 事务处理：如果脚本涉及对多个Redis操作的原子性要求，使用Redis的事务（
MULTI、EXEC）来确保数据一致性。在脚本更新时，保证新老版本的事务处理逻辑都能正确执行，不会因为版本切换导致部分操作执行成功，部分失败的情况。
- 日志记录：在脚本执行前后，详细记录关键数据和操作日志。包括脚本版本号、传入参数、执行结果等信息。这些日志有助于在版本切换过程中排查潜在的数据一致性问题，以及分析系统性能瓶颈。通过分析日志，可以快速定位脚本更新后出现的异常情况。
