Redis 游戏与通用后端场景

先从业务要求选择数据结构，再判断哪些操作需要一起完成、失败后如何恢复。各类型的基本操作见 plus 数据类型文章。下文命令与 Go 代码是教学示例，本次未连接 Redis 实跑，不构成已验证的生产组件。

游戏后端选型

场景	类型与操作	业务边界
会话令牌	String：SET sess:token uid EX 3600	撤销、续期、不可预测 token
在线状态	ZSet：score 为心跳时间，按超时阈值清理	定义离线窗口，避免无界全量清理
好友、黑名单	Set：SADD、SINTER	双向关系一致性与集群分槽
背包堆叠	Hash：HINCRBY inv:1001 potion 5	原子加减不自动保证扣除后非负，也不代替持久化资产账目
抽卡保底	Hash 字段按卡池计数	计数、重置、扣费与发奖需要统一业务状态
按评级匹配	ZSet 按分数区间取候选，再校验和移除	在 Lua 内完成 Redis 状态变更；ZPOPMIN 不支持任意区间
每日活跃、留存	Bitmap：按日键、用户偏移，BITCOUNT、BITOP AND	月份键加用户偏移得到月活，不是日活
连续签到	Bitmap 按用户键、日期偏移	置位数量不是连续天数，需处理跨月和业务时区
最近聊天历史	List：LPUSH 加 LTRIM 0 199	严格限长时将两步原子执行
实时聊天广播	Pub/Sub	离线或断线会丢消息，需要重放时设计 Stream 消费流程
一次性兑换码	Set：SREM codes:unused X 返回 1 才取得	删除码与数据库发奖不在同一事务，需领取记录及补偿
每日任务重置	String / Hash 的键含业务日期，EXPIREAT 指定下一次重置	选定服务器或玩家时区，处理时区变更及夏令时
附近玩家、NPC	Geo：真实经纬度按范围查询	游戏平面坐标应另用空间索引，跨区域查询需合并边界结果
活动参与人数	HyperLogLog：PFADD、PFCOUNT	近似计数，不能用于精确奖励资格
比赛结果流水	Stream：消费组，落库后 XACK	数据库唯一事件 ID 防重，超时待处理消息需要接管

通用后端选型

场景	类型与操作	业务边界
分布式锁	String：SET lock:x token NX PX 10000	比较 token 后释放，处理租约失效和旧持有者写入
幂等键	String：NX 占位并带 TTL	区分处理中、已成功、失败；保存结果及请求摘要，不能把重复占位当成功
固定窗口限流	String：计数与首次设置过期	合为短 Lua 脚本，避免两条命令间崩溃
滑动窗口限流	ZSet：清理、计数、加入	同一脚本，明确窗口边界与请求 ID
延迟任务	ZSet：执行时间作分数	领取、处理、确认分离，设计租约与重投
缓存击穿	String：短期回源互斥或提前刷新	锁超时、刷新失败、旧值覆盖均需处理
标签、功能名单	Set：SISMEMBER	单成员查询快，不等于大集合运算也没有成本
热榜	ZSet 精确计分，或 Top-K 概率排名	Top-K 的算法与误差、可用命令取决于部署；不能等同于精确排行榜

Top-K 是独立的概率型能力，不必先手工拼接 Count-Min Sketch。使用前查目标服务是否支持 TOPK.*；时间窗口和热度衰减仍需要业务设计。参考：Top-K。

Go 示例的使用前提

代码使用 github.com/redis/go-redis/v9。rdb 是由调用方配置认证、超时和重试策略的 *redis.Client；依赖版本由项目锁定。不同片段可按需采用，公共导入如下：

import (
    "context"
    "crypto/rand"
    "encoding/hex"
    "errors"
    "time"

    "github.com/redis/go-redis/v9"
)

func requestToken() (string, error) {
    var b [16]byte
    if _, err := rand.Read(b[:]); err != nil {
        return "", err
    }
    return hex.EncodeToString(b[:]), nil
}

滑动窗口限流

脚本使用 Redis 服务端时间，减少多个应用节点时钟不一致的影响。窗口为 (now-window, now]。同一次逻辑请求重试应复用 requestID；窗口内已接受的 ID 返回相同允许结果，但这不代表该请求的业务副作用已经完成。

var slidingWindow = redis.NewScript(`
local window, limit = tonumber(ARGV[1]), tonumber(ARGV[2])
if not window or window < 1 or window ~= math.floor(window)
   or not limit or limit < 1 or limit ~= math.floor(limit)
   or ARGV[3] == '' then
  return redis.error_reply('invalid limiter arguments')
end
local t = redis.call('TIME')
local now = tonumber(t[1]) * 1000 + math.floor(tonumber(t[2]) / 1000)
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], '-inf', now - window)
if redis.call('ZSCORE', KEYS[1], ARGV[3]) then return 1 end
if redis.call('ZCARD', KEYS[1]) >= limit then return 0 end
redis.call('ZADD', KEYS[1], now, ARGV[3])
redis.call('PEXPIRE', KEYS[1], window)
return 1
`)

func Allow(ctx context.Context, rdb *redis.Client, uid, requestID string,
    limit int, window time.Duration) (bool, error) {
    if uid == "" || requestID == "" || limit <= 0 || window < time.Millisecond {
        return false, errors.New("invalid limiter arguments")
    }
    result, err := slidingWindow.Run(ctx, rdb, []string{"rl:" + uid},
        window.Milliseconds(), limit, requestID).Int()
    if err != nil {
        return false, err
    }
    return result == 1, nil
}

调用方通过 requestToken 创建请求 ID，并确保它不由不可信客户端随意复用。拒绝时不追加成员；旧成员按窗口清理。服务器时间回拨、淘汰、重启与故障切换仍会影响限额，严格配额应使用更强的权威状态。非常大的窗口集合会增加清理成本。

到期任务的原子取出

这个示例只演示一次 Redis 调用中查找并移除一个到期任务，不提供可靠队列保证。必须由业务自行设置客户端重试策略：若响应丢失后自动重试，可能又取出另一个任务。

var claimDue = redis.NewScript(`
local t = redis.call('TIME')
local now = tonumber(t[1])
local jobs = redis.call('ZRANGEBYSCORE', KEYS[1], '-inf', now, 'LIMIT', 0, 1)
if #jobs == 0 then return nil end
redis.call('ZREM', KEYS[1], jobs[1])
return jobs[1]
`)

func ClaimDue(ctx context.Context, rdb *redis.Client, key string) (string, bool, error) {
    job, err := claimDue.Run(ctx, rdb, []string{key}).Text()
    if errors.Is(err, redis.Nil) {
        return "", false, nil
    }
    if err != nil {
        return "", false, err
    }
    return job, true, nil
}

任务入队时 score 使用约定的 Unix 秒时间；发送方与 Redis 的时钟偏差会影响触发时间。若不能接受“已删除、尚未处理”的丢失窗口，应原子移入处理中集合，记录租约、领取者 token、重试次数，再确认删除；超时重新投递并对业务执行去重。两个集合在 Cluster 中应使用共同 hash tag，例如 jobs:{region1}:ready 与 jobs:{region1}:processing。

排行榜同分时间排序

下面检查完整组合分数的整数范围。积分越高越靠前，同积分时达到时间越早组合值越大，因此使用倒序查询。只适用于非负整数积分、秒级时间和明确的积分上界。

func RankScore(score, achievedAt int64) (float64, error) {
    const scale int64 = 10_000_000_000
    const maxExact int64 = 1<<53 - 1
    if score < 0 || achievedAt <= 0 || achievedAt >= scale {
        return 0, errors.New("score or timestamp out of range")
    }
    tie := scale - achievedAt
    if score > (maxExact-tie)/scale {
        return 0, errors.New("composite score exceeds exact integer range")
    }
    return float64(score*scale + tie), nil
}

func SaveRank(ctx context.Context, rdb *redis.Client, key, uid string,
    score, firstAchievedAt int64) error {
    value, err := RankScore(score, firstAchievedAt)
    if err != nil {
        return err
    }
    return rdb.ZAdd(ctx, key, redis.Z{Score: value, Member: uid}).Err()
}

firstAchievedAt 必须由可信业务状态提供，保留首次达到该积分的时间；同一秒达成仍会按成员顺序排序。并发更新不能让旧分覆盖新分，需要按业务规则增加条件更新。超过范围时应重新设计排序模型，不能仅加一个 ZSet 就声称解决了跨键原子性和精度问题。

租约锁与比较释放

var releaseLock = redis.NewScript(`
if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then
  return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
return 0
`)

func Acquire(ctx context.Context, rdb *redis.Client, key string,
    ttl time.Duration) (string, bool, error) {
    if ttl < time.Millisecond {
        return "", false, errors.New("TTL must be at least one millisecond")
    }
    token, err := requestToken()
    if err != nil {
        return "", false, err
    }
    ok, err := rdb.SetNX(ctx, key, token, ttl).Result()
    if err != nil || !ok {
        return "", false, err
    }
    return token, true, nil
}

func Release(ctx context.Context, rdb *redis.Client, key, token string) (bool, error) {
    result, err := releaseLock.Run(ctx, rdb, []string{key}, token).Int()
    return result == 1, err
}

只有 err == nil && ok 才开始业务工作。释放时使用仍可用且有超时的 context，并处理释放失败；返回 0 可能表示已失去租约。获取锁的网络超时同样是结果不确定，不能自行认为取得了锁。

比较 token 防止误删新持有者的锁，却不能阻止旧持有者在暂停后继续写入。续租也可能失败；关键写入需要下游验证 fencing token 或使用权威存储的条件写入、事务。主从异步复制的故障切换可能导致两个持有者，不能把单实例示例当作故障切换期间的强互斥保证。

跨命令与跨系统边界

Lua 可把同一 Redis 上的读取、判断和写入串成一次执行；运行时错误不会自动回滚此前写入。WATCH 配合事务需要有界重试。数据库提交、消息确认、外部发奖属于跨系统流程，必须另外设计幂等、恢复或补偿。

Cluster 的相关多键命令与 Lua 键一般需要处于同一 slot，共同 hash tag 是控制同槽的手段；单键操作不必为了形式强行加 tag。不要把全部业务塞进一个共同 tag，造成单个分片热点。

参考：go-redis、分布式锁、集群规格、事务。