好几台服务器一起把关，怎样共用一个计数？

办法是把计数放到每台服务器都查得到的地方，通常是一个内存数据库，例如 Redis，它把数据放在内存里，读写极快。你平时说的「手机内存 256G」其实是长期保存照片和 App 的存储空间；这里的内存是电脑干活时临时放东西的地方，很快，一断电就清空，正适合存不停更新、丢了也无大碍的计数。它在图上起缓存的作用，我们叫它「计数缓存」。你在手机里清理的「缓存」是 App 存下的临时文件；这里的缓存是另一台电脑，暂存要很快取到的数据。每台服务器都去那里读出、判断、写回，大家数的就是同一个数。

共用一个数又带来新问题。两台服务器几乎同时收到同一个请求者的请求：服务器 1 读出 6，服务器 2 也读出 6；两台都判断没超，各自放行，各自写回 7。放行了 2 个，计数只加了 1，后面就会多放进请求。结果取决于谁先谁后，这叫竞争条件（race condition）。它并不罕见：同时到来的请求越多，也就是越需要限流时，越容易少算（Redis 的限流教程，2026）；安全研究者还演示过，让 20 到 30 个请求同一刻到达，就能绕过防止反复猜密码的限流（网络安全公司 PortSwigger，2023）。解决办法是让计数缓存一步完成「读出、判断、写回」，中间不让别人插进来，这叫原子操作（atomic operation）；「原子」指不可分割，与快慢无关。

在下图里调节服务器的台数，在「各数各的」和「共用一个计数」之间切换；再选「慢动作：两台同时数」，看计数怎样少算、多放进了几个，换成一步完成以后又怎样。