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您的提问非常专业且切中要害。您的观点是完全正确的。
在 Redis Cluster（集群模式）下，确实存在 Key 必须落在同一个 Slot（哈希槽）才能在同一个 Lua 脚本中执行 的限制。如果不处理这个问题，V3 策略中的“无锁化 Lua 脚本”确实会失效。
以下是针对这个问题的详细分析、解决方案以及潜在风险：
1. 问题根源：Redis Cluster 的分片机制
Redis Cluster 将数据划分为 16384 个 Slot。默认情况下，Redis 使用 CRC16 算法对 Key 进行哈希计算 CRC16(key) % 16384 来决定该 Key 存储在哪个节点上。
- 如果
Key A算出在 Node 1。 - 如果
Key B算出在 Node 2。 - 当 Lua 脚本试图同时操作
Key A和Key B时，Redis 无法在一次请求中跨节点协调这两个 Key，会抛出CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot错误。
2. 解决方案：Hash Tag（哈希标签）
要解决这个问题，必须强制所有参与 Lua 脚本计算的 Key 落在同一个 Slot 中。Redis 提供了 Hash Tag 机制。
原理： 如果 Key 中包含 {}，Redis 只会计算 {} 内部字符串的哈希值来定位 Slot。
改造您的 Key 设计： 您简历中提到的 Key 设计如下：
d_mai_program_ticket_remain_number_resolution_节目id_票档idd_mai_program_seat_no_sold_resolution_hash_节目id_票档id
为了保证针对同一个节目的操作都在同一个节点，您需要在 Key 中加入 {}。
方案 A：以“节目ID”为锚点（粗粒度，推荐用于涉及全节目的校验）
将 Key 修改为：
- 余票：
d_mai_program_ticket_remain_{节目id}_票档id - 座位：
d_mai_program_seat_{节目id}_票档id
这样，无论票档 ID 是多少，只要 节目 ID 相同，CRC16(节目id) 的结果就相同，所有关于该节目的 Key 都会存储在同一个 Redis 节点上。
方案 B：以“节目ID + 票档ID”为锚点（细粒度，推荐用于仅涉及单票档的购买）
如果您的 Lua 脚本逻辑完全独立于其他票档（即购买一等票不需要检查二等票的状态），则可以将 Hash Tag 设为 {节目id_票档id}。
- Key：
d_mai_program_{节目id_票档id}_remain
这通常更优，因为它能把同一个热门节目的不同票档分散到不同节点，减轻单点压力。但前提是业务逻辑不需要跨票档（例如不需要校验“该用户在该节目下总共只能买2张，不限票档”）。
3. V3 策略的完善（面试应答话术）
在面试中，当面试官问到这个问题，或者您主动介绍 V3 策略时，可以这样补充：
“您说得非常对。在设计 V3 无锁化策略时，我也考虑到了 Redis Cluster 的 CROSSSLOT 问题。
为了确保 Lua 脚本能原子性地操作‘库存 Key’和‘座位 Key’，我使用了 Redis 的 Hash Tag 机制。
我将所有相关的 Key 进行了改造，例如在 Key 中嵌入
{ProgramID}。这样 Redis 在计算哈希槽时，只会根据{}内的 ProgramID 进行计算，从而强制同一个节目的所有相关数据（库存、座位表）都落到同一个 Redis 节点上。这样既利用了集群的容量优势，又保证了单次购票请求在单个节点内的原子性执行，避免了分布式锁的开销。”
4. 引入的新风险：数据倾斜（Data Skew）与热点 Key
使用了 Hash Tag 后，必须面对一个新的挑战：热点问题（Hot Key）。
- 现象：如果有一个超级明星的演唱会（热门 ProgramID），由于使用了
{ProgramID}作为 Hash Tag，该演唱会所有的库存、座位读写请求都会打向同一个 Redis 节点。 - 后果：该特定节点的 CPU 和网络可能被打满，而集群中其他节点却很空闲。
应对思路（进阶回答）：
- 细化 Hash Tag 粒度：尽量按
{节目ID_票档ID}分片。这样一等票在 Node A，二等票在 Node B，分担了压力。 - 本地缓存（Caffeine）：正如您简历中提到的，利用本地缓存挡住大量的“读”请求（如查询余票、查询座位图），只有真正的“写”请求（下单）才打到 Redis。
- 业务分片（大招）：如果是极度热门的秒杀（如周杰伦演唱会），甚至可以将同一个票档的库存拆分成多份（Key_1, Key_2...），但这会极大增加 Lua 脚本和业务的复杂度，通常对于常规高并发售票，配合本地缓存和限流已经足够。
总结
您的 V3 策略是可行的，但必须配合 Hash Tag 设计才能在 Redis Cluster 中落地。指出这一点不仅不会减分，反而证明您对 Redis 底层原理（集群分片、CRC16 算法）有深刻的理解。