Redis单线程使Lua脚本具备原子性，因其被整体当作一条命令排队执行；必须用SCRIPT LOAD+EVALSHA预热脚本，且所有判断与操作须在脚本内完成，返回统一语义结果。
Redis单线程执行让Lua脚本变成“原子超级命令”
根本不是Lua多厉害，而是Redis把整个脚本当做一个不可分割的命令来排队处理。哪怕脚本里有GET、IF、DECRBY三步，在Redis眼里就是一条命令——中间绝不会切出去响应别的客户端请求。
所以两个并发请求A和B同时跑同一段扣库存脚本，A必须完整走完“读→判→减”，B才开始；不存在“A读到10 → 切走 → B也读到10 → 都扣成5”的竞态窗口。
常见错误现象：EVAL每次传源码、没预加载脚本，导致网络+解析开销飙升，QPS上不去还容易超时；生产环境必须用EVALSHA配合SCRIPT LOAD预热。
Lua脚本里必须把判断和扣减写在一起
如果把GET放在Java里做，再根据结果决定是否发DECRBY，就退回了经典竞态：两次网络往返之间，库存可能已被别人改掉。
正确做法是所有逻辑收进一个脚本，返回值语义统一：
-
return -1表示失败（库存不足或key不存在） - 非负数表示扣减后的剩余值，Java端只做结果判别，不参与分支逻辑
典型安全脚本结构：
KEYS
- ✅ 推荐：
item:{id}:stock+item:{id}:sold（用商品ID做hash tag） - ❌ 危险：
item:1001:stock和order:1001:seq混用，脚本一跑就崩
验证方式：用CLUSTER KEYSLOT item:1001:stock查slot号，确保所有key返回值一致。
为什么不用redis.pcall而要用redis.call
redis.pcall会捕获错误并返回status, err结构体，掩盖真实失败原因；而redis.call遇到异常直接中断脚本并抛出错误，让调用方能明确感知失败。
防超卖场景下，你必须知道“到底是因为库存不足，还是key不存在，还是网络断了”。用redis.pcall会让-1返回值含义模糊，调试困难，线上问题定位变慢。
另外注意：TIME命令在Lua里只返回秒级时间，精度不够；令牌桶类逻辑建议由客户端传入毫秒时间戳（ARGV[3]），服务端只做比较和更新。
真正容易被忽略的是：脚本返回值的业务语义必须和Java/Go层严格对齐，且所有key的生命周期、过期策略、初始值设置都要提前约定好。一个没SETNX预热的库存key，第一次GET返回nil，tonumber(nil)是0，会导致脚本误判为“库存为0”而非“key不存在”，这种细节在线上压测时才暴露。
