必须用Lua脚本实现原子操作，因GET+INCR+EXPIRE多命令存在竞态导致超发；Lua在Redis单线程内执行，确保令牌校验与扣减不被中断。
直接用 Redis + Lua 实现多维度令牌桶限流，核心在于把“维度标识 + 资源标识”作为唯一 key，再通过 Lua 脚本完成令牌生成、校验、扣减三步原子操作。它不依赖外部协调服务，天然支持集群，QPS 轻松过万，是当前生产环境最主流的高性能限流方案。
为什么必须用 Lua 而不是多个 Redis 命令？
因为限流本质是“先算令牌够不够，再扣减”，这两步若拆成 GET + INCR + EXPIRE，高并发下必然出现超发——两个请求同时读到 token=1，都判断为“够”，然后各自扣减，结果变成 -1。Lua 脚本在 Redis 单线程内完整执行，中间不会被打断，彻底消除竞态。
常见错误写法（危险）：
- 先用 GET 拿当前 token 数
- 再用 INCRBY 扣减 1
- 再用 EXPIRE 设置过期
正确做法：所有逻辑封装进一个 Lua 脚本，一次 EVAL 调用完成全部动作。
多维度 key 的设计要点
key 必须能精准表达“谁、在什么资源上、按什么规则被限”。推荐格式：ratelimit:{dimension}:{identifier}:{resource}
例如：
Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
- IP 维度限流登录接口：ratelimit:ip:192.168.1.100:/auth/login
- 用户维度限流下单接口：ratelimit:user:U100234:/order/create
- 全局维度限流短信发送：ratelimit:global:sms:send
注意：如果用 Redis Cluster，需加 Hash Tag（如 {ratelimit:ip:192.168.1.100}），确保同一 IP 的所有 key 落在同一 Slot，避免 MOVED 重定向开销。
令牌桶 Lua 脚本关键逻辑
脚本需接收 4 个参数：key、桶容量（capacity）、每秒生成令牌数（rate）、当前毫秒时间戳（now）。核心计算逻辑如下：
- 从 Redis hash 中读取 lastTime 和 currentToken
- 算时间差：timeDiff = now − lastTime
- 新增令牌：newToken = min(capacity, currentToken + floor(timeDiff × rate ÷ 1000))
- 仅当 now > lastTime 时才更新 hash 并设 expire（防时钟回拨）
- 若 newToken > 0，扣减 1 并返回 1；否则返回 0
这个设计支持突发流量（桶有容量缓冲），也支持平滑限速（rate 控制长期 QPS），比固定窗口更贴近真实业务压力模型。
如何对接业务代码（以 Spring Boot 为例）
不建议每个接口手写 Lua 调用。推荐用 AOP + 自定义注解方式封装：
- 定义 @RateLimit(dimensions = {IP, USER}, count = 100, interval = 1, timeUnit = SECONDS)
- AOP 切面自动拼出 Redis key（如从 Request 获取 IP、从 SecurityContext 获取 userId）
- 调用统一的 RedisTemplate.eval() 执行预加载的 Lua 脚本
- 返回 0 则抛出 RateLimitException，由全局异常处理器返回 429
这样业务方法零侵入，改规则只改注解，上线无需动业务逻辑。
