必须用lua脚本实现令牌桶，因其在redis单线程中执行可保证“读-判-写”原子性，避免客户端多请求并发导致的竞态超卖；所有操作须封装于单次eval/evalsha调用中。
直接用 INCR + EXPIRE 两步操作做防刷，一定会漏判、超限放行——Redis 命令不是原子的，高并发下两个请求同时读到 0，都执行 EXPIRE，key 过期时间被重置，计数却翻倍。
为什么 Redis+Lua 是分布式防刷的底线
防刷本质是「单位时间窗口内计数 + 判断 + 设置过期」三件事必须串行执行。Lua 脚本在 Redis 单线程中运行，天然原子。别信 pipeline 或事务：它们只保证命令发送顺序，不保证中间没其他客户端插入操作。
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redis.Eval调用前必须预编译脚本对象（redis.NewScript），避免每次解析开销 - 脚本里第一行必须做
EXISTS判断，否则新 key 第一次INCR返回 0，误判为“未超限” - 传参要用
KEYS[1]（key 名）和ARGV[1]（阈值）、ARGV[2]（窗口秒数），别硬编码 - 返回值类型要检查：
int64> 0 表示放行（当前计数），0 表示拒绝，redis.Nil是正常响应，网络错误才需告警
Gin 中间件里怎么安全提取限流标识
IP 和用户 ID 必须从可信来源取，不能依赖 c.ClientIP() 或裸 GET 参数。Nginx 转发时若没配 proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr，c.ClientIP() 就是 127.0.0.1。
- 真实 IP 应优先取
c.GetHeader("X-Real-IP")， fallback 到c.GetHeader("X-Forwarded-For")的第一个非内网地址 - 用户 ID 必须来自认证中间件之后的上下文（如
c.GetString("user_id")），绝不能在防刷中间件里查 DB - key 拼接格式建议：
"rate:ip:" + ip + ":path:" + c.Request.URL.Path或"rate:uid:" + uid + ":api:" + c.Request.URL.Path - 登录接口和注册接口必须分 key，否则注册刷崩会导致登录不可用
令牌桶 vs Redis Lua：什么时候该切方案
单机部署且 QPS golang.org/x/time/rate.Limiter 更轻量；但只要上 Kubernetes 或多 Pod，就必须切 Redis+Lua，否则每个实例各自为政，总量完全失控。
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rate.NewLimiter(rate.Every(time.Second/10), 5)表示 10 QPS，突发最多 5 个请求 ——Burst不是缓冲区大小，是允许的瞬时峰值 - 用
sync.Map缓存*rate.Limiter实例时，key 是字符串（如 IP），但必须配后台 goroutine 定期清理 5 分钟未访问的 entry，否则内存泄漏 - Redis 方案里，窗口秒数（如 60）和阈值（如 100）应配置化，别写死；不同接口按风险等级设不同组合
- 别把限流逻辑塞进业务 handler 里 —— 必须在 Gin 中间件最外层拦截，否则请求已进业务层，数据库或下游服务可能已被打穿
真正难的不是写脚本或调 API，而是维度设计是否贴合业务场景：同一个用户换设备、同一个 IP 多用户、代理穿透、JWT 过期后重放……这些边界 case 没覆盖，防刷就形同虚设。
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