eval返回nil或0因脚本末尾缺显式return；INCR+EXPIRE非原子致key永久存在；时间窗口需用TIME计算并设过期；Python调用须正确传keys/ARGV参数。
用 eval 执行限流 Lua 脚本时，为什么返回 nil 或 0？
Redis 的 eval 返回值完全取决于 Lua 脚本最后一行的 return。防刷脚本常靠返回 1/0 判断是否放行，但容易漏掉显式 return，或误把 redis.call() 的结果当最终返回值。
- 必须在脚本末尾写
return 1或return 0，不能只靠中间逻辑“影响”结果 - 如果用了
if分支，两个分支都得有return，否则未命中分支时返回nil（Python 客户端可能转成None，导致逻辑错判） - 避免在脚本里用
print或无返回值函数收尾，它们不产生eval输出
示例错误写法：if count —— 这里没 <code>return，结果恒为 nil。
INCR + EXPIRE 组合为什么在高并发下会失效？
单独用 INCR 加 EXPIRE 两步操作不是原子的，中间可能被其他客户端打断：key 被 INCR 了，但 EXPIRE 没执行成功（比如网络中断、客户端崩溃），导致 key 永久存在，后续所有请求都被误拦。
- 必须用
eval把计数和过期设置包进一个 Lua 脚本，靠 Redis 单线程保证原子性 - 更稳妥的做法是用
INCR后立即检查返回值，若为 1（即首次创建），再调用EXPIRE；但仍有窗口期，不推荐用于生产级防刷 - 直接用
SET key value EX seconds NX初始化 key 不适用限流，因为它不支持自增
正确思路：用 redis.call("incr", key) 后立刻 redis.call("expire", key, ttl)，哪怕 key 已存在，expire 也会刷新过期时间。
Lua 脚本里怎么安全处理时间窗口（比如“每分钟最多 5 次”）？
不能只依赖固定 key，否则无法滚动窗口。常见做法是把时间戳嵌入 key 名，比如 "rate:uid:123:202405201430"（精确到分钟），但要注意：key 数量会随请求增长，需配合过期策略清理。
- 推荐用
TIME命令获取 Redis 服务端时间（避免客户端时间不同步），再计算窗口标识，例如：local now = redis.call("TIME")[1]; local window = math.floor(now / 60) * 60 - key 命名建议为
"rate:" .. user_id .. ":" .. window，然后对这个 keyINCR - 务必给每个窗口 key 设置过期时间（如
EXPIRE key 65），多留 5 秒容错，防止旧窗口 key 积压 - 不要用
KEYS扫描清理旧 key —— O(n) 复杂度，会阻塞 Redis；靠EXPIRE自动淘汰更安全
注意：窗口精度越高（如秒级），key 粒度越细，内存占用越大，需权衡业务容忍度。
Python 客户端调用 eval 防刷时，参数传错会怎样？
Redis Python 客户端（如 redis-py）要求 eval(script, numkeys, *keys, *args)，其中 numkeys 是 keys 参数个数，不是总参数数。传错会导致 ERR Error running script 或 key 获取异常。
- 脚本里用
KEYS[1]就表示第一个 key，那调用时numkeys必须是 1，且第一个参数是 key 名，后面才是ARGV - 常见错误：把用户 ID 当作 key 传进去，但脚本里却用
ARGV[1]取，结果取到空或错值 - limit 和窗口时长这类配置项，统一走
ARGV，别硬编码在 Lua 里，方便复用和测试 - 调试时可先用
redis-cli --eval手动跑脚本，确认逻辑再集成到代码
例如：脚本期望 KEYS[1] = "rate:u123"，ARGV[1] = "5"（limit），ARGV[2] = "60"（ttl），那 Python 调用就是 r.eval(script, 1, "rate:u123", 5, 60)。
真正难的不是写对那一段 Lua，而是想清楚窗口怎么切、key 生命周期怎么管、失败时怎么降级——这些地方没日志、没监控，出问题只会静默限流或完全不生效。
