https://blog.csdn.net/diavid/article/details/81034647
INCR key
起始版本：1.0.0
时间复杂度：O(1)
http://www.redis.cn/map.html (redis知识树)
作 用：
对存储在指定key的数值执行原子的加1操作。
如果指定的key不存在，那么在执行incr操作之前，会先将它的值设定为0。
如果指定的key中存储的值不是字符串类型（fix：）或者存储的字符串类型不能表示为一个整数，
那么执行这个命令时服务器会返回一个错误(eq:(error) ERR value is not an integer or out of range)。
这个操作仅限于64位的有符号整型数据。
注意: 由于redis并没有一个明确的类型来表示整型数据，所以这个操作是一个字符串操作。
执行这个操作的时候，key对应存储的字符串被解析为10进制的64位有符号整型数据。
事实上，Redis 内部采用整数形式（Integer representation）来存储对应的整数值，所以对该类字符串值实际上是用整数保存，也就不存在存储整数的字符串表示（String representation）所带来的额外消耗。
返回值
integer-reply:执行递增操作后key对应的值。
例子
-
redis> SET mykey "10" -
OK -
redis> INCR mykey -
(integer) 11 -
redis> GET mykey -
"11" -
redis>
实例：计数器
Redis的原子递增操作最常用的使用场景是计数器。
使用思路是：每次有相关操作的时候，就向Redis服务器发送一个incr命令。
例如这样一个场景：我们有一个web应用，我们想记录每个用户每天访问这个网站的次数。
web应用只需要通过拼接用户id和代表当前时间的字符串作为key，每次用户访问这个页面的时候对这个key执行一下incr命令。
这个场景可以有很多种扩展方法:
- 通过结合使用
INCR和EXPIRE命令，可以实现一个只记录用户在指定间隔时间内的访问次数的计数器 - 客户端可以通过GETSET命令获取当前计数器的值并且重置为0
- 通过类似于DECR或者INCRBY等原子递增/递减的命令，可以根据用户的操作来增加或者减少某些值比如在线游戏，需要对用户的游戏分数进行实时控制，分数可能增加也可能减少。
实例: 限速器
限速器是一种可以限制某些操作执行速率的特殊场景。
传统的例子就是限制某个公共api的请求数目。
假设我们要解决如下问题：限制某个api每秒每个ip的请求次数不超过10次。
我们可以通过incr命令来实现两种方法解决这个问题。
实例: 限速器 1
更加简单和直接的实现如下：
-
FUNCTION LIMIT_API_CALL(ip) -
ts = CURRENT_UNIX_TIME() -
keyname = ip+":"+ts -
current = GET(keyname) -
IF current != NULL AND current > 10 THEN -
ERROR "too many requests per second" -
ELSE -
MULTI -
INCR(keyname,1) -
EXPIRE(keyname,10) -
EXEC -
PERFORM_API_CALL() -
END
这种方法的基本点是每个ip每秒生成一个可以记录请求数的计数器。
但是这些计数器每次递增的时候都设置了10秒的过期时间，这样在进入下一秒之后，redis会自动删除前一秒的计数器。
注意上面伪代码中我们用到了MULTI和EXEC命令，将递增操作和设置过期时间的操作放在了一个事务中，从而保证了两个操作的原子性。
实例: 限速器 2
另外一个实现是对每个ip只用一个单独的计数器（不是每秒生成一个），但是需要注意避免竟态条件。我们会对多种不同的变量进行测试。
-
FUNCTION LIMIT_API_CALL(ip): -
current = GET(ip) -
IF current != NULL AND current > 10 THEN -
ERROR "too many requests per second" -
ELSE -
value = INCR(ip) -
IF value == 1 THEN -
EXPIRE(value,1) -
END -
PERFORM_API_CALL() -
END
上述方法的思路是，从第一个请求开始设置过期时间为1秒。如果1秒内请求数超过了10个，那么会抛异常。
否则，计数器会清零。
上述代码中，可能会进入竞态条件，比如客户端在执行INCR之后，没有成功设置EXPIRE时间。这个ip的key会造成内存泄漏，直到下次有同一个ip发送相同的请求过来。
把上述INCR和EXPIRE命令写在lua脚本并执行EVAL命令可以避免上述问题（只有redis版本>＝2.6才可以使用）
-
local current -
current = redis.call("incr",KEYS[1]) -
if tonumber(current) == 1 then -
redis.call("expire",KEYS[1],1) -
end
还可以通过使用redis的list来解决上述问题避免进入竞态条件。
实现代码更加复杂并且利用了一些redis的新的feature，可以记录当前请求的客户端ip地址。这个有没有好处取决于应用程序本身。
-
FUNCTION LIMIT_API_CALL(ip) -
current = LLEN(ip) -
IF current > 10 THEN -
ERROR "too many requests per second" -
ELSE -
IF EXISTS(ip) == FALSE -
MULTI -
RPUSH(ip,ip) -
EXPIRE(ip,1) -
EXEC -
ELSE -
RPUSHX(ip,ip) -
END -
PERFORM_API_CALL() -
END
The RPUSHX command only pushes the element if the key already exists.
RPUSHX命令会往list中插入一个元素，如果key存在的话
上述实现也可能会出现竞态，比如我们在执行EXISTS指令之后返回了false，但是另外一个客户端创建了这个key。
后果就是我们会少记录一个请求。但是这种情况很少出现，所以我们的请求限速器还是能够运行良好的。