1. 对于大量请求，要分片处理，对延迟要求没那么高的，可以用redis做计数器，然后自增取模，分片处理。然后写一个定时器执行

//分片的范围，SliceCount为6，那么就是分为6份，0-5
index := db.GetRedis().Incr(nCtx, keys.RedisHopeIndexKey).Val() % SliceCount
//遍历全部然后取模分片
for _, player := range playerList {
    if player.GetAccountId()%SliceCount == index {
        filterPlayerList = append(filterPlayerList, player)
    }
}
//如果此处轮询空了，直接退出
if len(filterPlayerList) == 0 {
    return
}

2.如果逻辑反复要调用redis的时候，如果要求实时性没那么高，可以考虑用定时器把redis的值存本地内存，然后5分钟拉取一次

atomic.StoreInt64(&s.OnlineNumStat, curOnlineNum)
onlineNumStat := atomic.LoadInt64(&s.OnlineNumStat)

3.Redis实现分布式锁

1.典型的错误方式

加锁和过期时间，不是一致的，有时间差，可能导致加锁后没过期时间，阻塞后面所有请求，另外，他删除锁也有问题，可能把其他的误删了。

2.正确的

1.加锁原子性

2.解锁安全性

通过value保证这个锁是自己的锁才可以删除，所以我们uuid作为value，然后lua脚本保证读取和删除的原子性操作，他们设置同一个key，通过value的uuid来判断是否是自己的锁，lua脚本保证不会错删。

3.lua脚本的作用