一、Redis 鎖與 DB 鎖的對比

Redis 鎖（分布式鎖）和 DB 鎖（數(shù)據(jù)庫鎖）是分布式場景下控制并發(fā)的核心手段，二者在實現(xiàn)方式、性能、可靠性、適用場景上差異顯著：

二、舉例說明

我們通過電商秒殺場景和金融資金扣減場景兩個典型案例，結(jié)合代碼實現(xiàn)和問題分析，深入對比 Redis 鎖與 DB 鎖的差異、適用場景及坑點。

先明確核心概念

• Redis 鎖：基于 Redis 的內(nèi)存操作實現(xiàn)的分布式鎖，核心是SETNX（SET if Not Exists）指令，本質(zhì)是非持久化的分布式鎖（單節(jié)點），可通過 Redlock/Redisson 實現(xiàn)高可用。
• DB 鎖：基于數(shù)據(jù)庫的鎖機制，常見的有悲觀行鎖（SELECT FOR UPDATE）、樂觀鎖（版本號）、唯一索引鎖，本質(zhì)是持久化的鎖，依賴數(shù)據(jù)庫事務(wù) ACID 保障。

案例 1：電商秒殺場景（高并發(fā)、短事務(wù)）

業(yè)務(wù)背景

某電商平臺秒殺 iPhone，庫存只有 100 臺，每秒有 10 萬 + 請求，需要控制并發(fā)下單，防止超賣。

方案 1：使用 Redis 鎖實現(xiàn)

1. 核心實現(xiàn)（基于 Redisson，解決原生 Redis 鎖的坑）

Redisson 是 Redis 的 Java 客戶端，封裝了分布式鎖的實現(xiàn)，自動處理鎖過期、重入、釋放別人的鎖、集群高可用等問題。

@Service
public class SeckillService {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @Autowired
    private SeckillMapper seckillMapper;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
 
    // 秒殺核心方法
    public String seckill(String productId, String userId) {
        // 1. 定義Redis鎖key（粒度：商品ID，確保同一商品的秒殺串行）
        String lockKey = "seckill_lock:" + productId;
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
 
        try {
            // 2. 獲取鎖（等待時間10秒，鎖自動過期30秒，防止死鎖）
            boolean lockSuccess = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
            if (!lockSuccess) {
                return "秒殺太火爆了，請稍后重試！";
            }
 
            // 3. 業(yè)務(wù)邏輯：先查Redis庫存（緩存），再扣減，最后同步到DB
            Integer stock = redisTemplate.opsForValue().get("seckill_stock:" + productId);
            if (stock == null || stock <= 0) {
                return "秒殺已結(jié)束！";
            }
            // 扣減Redis庫存
            redisTemplate.opsForValue().decrement("seckill_stock:" + productId);
            // 生成訂單（異步寫入DB，提升性能）
            seckillMapper.createOrder(productId, userId);
            return "秒殺成功！";
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            return "秒殺失敗，請重試！";
        } finally {
            // 4. 釋放鎖（只有持有鎖的線程才能釋放）
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

2. Redis 鎖在秒殺場景的優(yōu)勢

• 性能極高：Redis 是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，tryLock/unlock操作耗時微秒級，能支撐 10 萬 + QPS 的并發(fā)請求，而 DB 鎖在高并發(fā)下會因磁盤 IO 和事務(wù)開銷導致性能瓶頸。
• 鎖粒度靈活：按商品 ID 作為鎖 key，只鎖定當前秒殺的商品，其他商品的秒殺不受影響（細粒度鎖），而 DB 表鎖會鎖定整個庫存表，導致所有商品秒殺阻塞。
• 自動過期防死鎖：設(shè)置鎖過期時間，即使秒殺服務(wù)宕機，鎖也會自動釋放，不會導致死鎖；而 DB 悲觀鎖若事務(wù)卡住，會一直持有鎖，直到數(shù)據(jù)庫超時。

3. Redis 鎖的坑點及解決

• 鎖過期問題：若秒殺業(yè)務(wù)處理時間超過 30 秒（如 DB 寫入卡頓），鎖會提前過期，導致其他線程獲取鎖，可能出現(xiàn)超賣。
  • 解決：Redisson 的自動續(xù)期機制（看門狗），持有鎖的線程會每隔 10 秒自動將鎖過期時間延長至 30 秒，直到線程釋放鎖。
• Redis 單節(jié)點宕機：若 Redis 主節(jié)點宕機，鎖數(shù)據(jù)丟失，多個線程同時獲取鎖，導致超賣。
  • 解決：使用Redlock 算法（部署多個 Redis 節(jié)點，線程需獲取半數(shù)以上節(jié)點的鎖才算成功）或Redis 主從 + 哨兵（主節(jié)點宕機后從節(jié)點自動切換，減少鎖丟失概率）。

方案 2：使用 DB 鎖（SELECT FOR UPDATE）實現(xiàn)

1. 核心實現(xiàn)

@Service
public class SeckillService {
    @Autowired
    private SeckillMapper seckillMapper;
 
    // 秒殺核心方法（事務(wù)內(nèi)執(zhí)行）
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public String seckill(String productId, String userId) {
        // 1. 獲取DB行鎖（根據(jù)商品ID鎖定庫存記錄，悲觀鎖）
        SeckillStock stock = seckillMapper.selectStockByProductIdForUpdate(productId);
        if (stock == null || stock.getStock() <= 0) {
            return "秒殺已結(jié)束！";
        }
 
        // 2. 扣減庫存
        seckillMapper.decrementStock(productId);
        // 3. 生成訂單
        seckillMapper.createOrder(productId, userId);
        return "秒殺成功！";
    }
}
 
// Mapper接口
public interface SeckillMapper {
    @Select("SELECT * FROM seckill_stock WHERE product_id = #{productId} FOR UPDATE")
    SeckillStock selectStockByProductIdForUpdate(String productId);
 
    @Update("UPDATE seckill_stock SET stock = stock - 1 WHERE product_id = #{productId}")
    int decrementStock(String productId);
 
    @Insert("INSERT INTO seckill_order (product_id, user_id) VALUES (#{productId}, #{userId})")
    void createOrder(String productId, String userId);
}

2. DB 鎖在秒殺場景的劣勢

• 性能極低：每秒僅能支撐幾千 QPS，10 萬 + 并發(fā)下會出現(xiàn)大量請求阻塞，數(shù)據(jù)庫連接池被占滿，甚至導致數(shù)據(jù)庫宕機。
  • 原因：SELECT FOR UPDATE是磁盤 IO 操作，且事務(wù)需要等待鎖釋放，高并發(fā)下產(chǎn)生大量鎖競爭。
• 死鎖風險：若多個線程同時鎖定多個商品的庫存記錄（如用戶同時秒殺 iPhone 和華為），可能出現(xiàn)死鎖。
  • 示例：線程 A 鎖定商品 1，等待商品 2 的鎖；線程 B 鎖定商品 2，等待商品 1 的鎖，導致死鎖。
  • 解決：數(shù)據(jù)庫會自動檢測死鎖并回滾其中一個事務(wù)，但會增加業(yè)務(wù)失敗率。
• 鎖粒度問題：若product_id沒有索引，SELECT FOR UPDATE會升級為表鎖，導致所有商品的秒殺都被阻塞，性能進一步下降。

3. 結(jié)論：秒殺場景優(yōu)先用 Redis 鎖

Redis 鎖的性能和并發(fā)支撐能力遠優(yōu)于 DB 鎖，適合高并發(fā)、短事務(wù)的場景，即使存在少量鎖過期風險，也可通過業(yè)務(wù)兜底（如庫存最終一致性校驗）解決。

案例 2：金融資金扣減場景（低并發(fā)、核心數(shù)據(jù)、長事務(wù)）

業(yè)務(wù)背景

某銀行 APP 的用戶轉(zhuǎn)賬功能，用戶 A 向用戶 B 轉(zhuǎn)賬 1 萬元，需要扣減 A 的余額，增加 B 的余額，要求資金絕對不能出錯（不能多扣、少扣、重復扣）。

方案 1：使用 DB 鎖（SELECT FOR UPDATE）實現(xiàn)

1. 核心實現(xiàn)

@Service
public class TransferService {
    @Autowired
    private AccountMapper accountMapper;
 
    // 轉(zhuǎn)賬核心方法（事務(wù)內(nèi)執(zhí)行，保證原子性）
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public String transfer(String fromUserId, String toUserId, BigDecimal amount) {
        // 1. 校驗金額
        if (amount.compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) {
            return "轉(zhuǎn)賬金額必須大于0！";
        }
 
        // 2. 獲取用戶A的行鎖（扣減余額前加鎖，防止并發(fā)扣減）
        Account fromAccount = accountMapper.selectByUserIdForUpdate(fromUserId);
        if (fromAccount == null) {
            return "轉(zhuǎn)出賬戶不存在！";
        }
        // 校驗余額
        if (fromAccount.getBalance().compareTo(amount) < 0) {
            return "余額不足！";
        }
 
        // 3. 獲取用戶B的行鎖（防止并發(fā)更新）
        Account toAccount = accountMapper.selectByUserIdForUpdate(toUserId);
        if (toAccount == null) {
            return "轉(zhuǎn)入賬戶不存在！";
        }
 
        // 4. 扣減用戶A的余額
        accountMapper.decrementBalance(fromUserId, amount);
        // 5. 增加用戶B的余額
        accountMapper.incrementBalance(toUserId, amount);
 
        return "轉(zhuǎn)賬成功！";
    }
}
 
// Mapper接口
public interface AccountMapper {
    @Select("SELECT * FROM account WHERE user_id = #{userId} FOR UPDATE")
    Account selectByUserIdForUpdate(String userId);
 
    @Update("UPDATE account SET balance = balance - #{amount} WHERE user_id = #{userId}")
    int decrementBalance(String userId, BigDecimal amount);
 
    @Update("UPDATE account SET balance = balance + #{amount} WHERE user_id = #{userId}")
    int incrementBalance(String userId, BigDecimal amount);
}

2. DB 鎖在資金扣減場景的優(yōu)勢

• 數(shù)據(jù)絕對安全：依賴數(shù)據(jù)庫事務(wù)的 ACID 特性，扣減和增加余額的操作要么全成，要么全敗，不會出現(xiàn)中間狀態(tài)（如 A 的余額扣減了，但 B 的余額沒增加）。
• 鎖的持久性：即使服務(wù)宕機，數(shù)據(jù)庫的鎖和事務(wù)狀態(tài)會被持久化，恢復后數(shù)據(jù)一致；而 Redis 鎖若宕機，鎖數(shù)據(jù)丟失，可能導致并發(fā)扣減。
• 無鎖過期風險：資金扣減的業(yè)務(wù)處理時間可能較長（如需要校驗用戶身份、風控規(guī)則），Redis 鎖的過期時間難以設(shè)置（設(shè)置太短會提前釋放，設(shè)置太長會導致死鎖），而 DB 鎖只要事務(wù)不提交，就會一直持有鎖（可通過數(shù)據(jù)庫超時機制兜底）。
• 易于審計：所有資金操作都在數(shù)據(jù)庫事務(wù)中，可通過日志追溯，滿足金融合規(guī)要求；而 Redis 的操作日志難以審計。

3. DB 鎖的優(yōu)化點

• 鎖粒度：必須為user_id創(chuàng)建主鍵索引，確保SELECT FOR UPDATE是行鎖，而非表鎖。
• 死鎖處理：按用戶 ID 的字典序加鎖（如先鎖定 user_id 小的賬戶，再鎖定大的），避免死鎖。
  • 示例：用戶 A（ID：1001）向用戶 B（ID：1002）轉(zhuǎn)賬，先鎖定 1001，再鎖定 1002；用戶 B 向用戶 A 轉(zhuǎn)賬，同樣先鎖定 1001，再鎖定 1002，避免死鎖。

方案 2：使用 Redis 鎖實現(xiàn)

1. 核心實現(xiàn)

@Service
public class TransferService {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @Autowired
    private AccountMapper accountMapper;
 
    public String transfer(String fromUserId, String toUserId, BigDecimal amount) {
        // 1. 定義Redis鎖key（粒度：用戶ID，按字典序加鎖）
        String lockKey1 = "transfer_lock:" + (fromUserId.compareTo(toUserId) < 0 ? fromUserId : toUserId);
        String lockKey2 = "transfer_lock:" + (fromUserId.compareTo(toUserId) > 0 ? fromUserId : toUserId);
        RLock lock1 = redissonClient.getLock(lockKey1);
        RLock lock2 = redissonClient.getLock(lockKey2);
 
        try {
            // 2. 批量獲取鎖（等待時間10秒，鎖過期30秒）
            boolean lockSuccess = RedissonMultiLock(lock1, lock2).tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
            if (!lockSuccess) {
                return "轉(zhuǎn)賬請求處理中，請稍后重試！";
            }
 
            // 3. 業(yè)務(wù)邏輯（扣減+增加余額，無事務(wù)保障）
            Account fromAccount = accountMapper.selectByUserId(fromUserId);
            if (fromAccount == null || fromAccount.getBalance().compareTo(amount) < 0) {
                return "余額不足或賬戶不存在！";
            }
            Account toAccount = accountMapper.selectByUserId(toUserId);
            if (toAccount == null) {
                return "轉(zhuǎn)入賬戶不存在！";
            }
 
            // 4. 扣減余額（無事務(wù)，可能出現(xiàn)扣減成功但增加失?。?
            accountMapper.decrementBalance(fromUserId, amount);
            // 模擬網(wǎng)絡(luò)異常：此處若服務(wù)宕機，A的余額被扣減，B的余額未增加，資金丟失
            // int a = 1 / 0;
            accountMapper.incrementBalance(toUserId, amount);
 
            return "轉(zhuǎn)賬成功！";
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            return "轉(zhuǎn)賬失敗，請重試！";
        } finally {
            // 5. 釋放鎖
            if (lock1.isHeldByCurrentThread()) {
                lock1.unlock();
            }
            if (lock2.isHeldByCurrentThread()) {
                lock2.unlock();
            }
        }
    }
}

2. Redis 鎖在資金扣減場景的致命問題

• 數(shù)據(jù)一致性無法保障：Redis 鎖只能控制并發(fā)，但無法保證扣減和增加余額的原子性。若扣減 A 的余額后，服務(wù)宕機，B 的余額未增加，會導致資金丟失，這在金融場景中是絕對不允許的。
  • 解決：需引入分布式事務(wù)（如 TCC、本地消息表），但會增加系統(tǒng)復雜度，且性能進一步下降。
• 鎖過期風險：若資金扣減的業(yè)務(wù)處理時間超過 30 秒（如風控校驗耗時較長），鎖會提前過期，其他線程獲取鎖后，會再次扣減 A 的余額，導致重復扣減。
• 審計困難：Redis 的鎖操作日志無法與資金操作日志關(guān)聯(lián)，難以滿足金融合規(guī)的審計要求。

3. 結(jié)論：資金扣減場景優(yōu)先用 DB 鎖

DB 鎖結(jié)合事務(wù)的 ACID 特性，能保證核心數(shù)據(jù)的一致性和安全性，即使性能較低，也符合金融場景的核心需求（數(shù)據(jù)安全 > 性能）。

總結(jié)：Redis 鎖與 DB 鎖的選擇指南

補充：Redis 鎖與 DB 鎖的混合使用場景

在實際項目中，可結(jié)合兩者的優(yōu)勢：

• 秒殺場景：Redis 鎖控制并發(fā)下單 + DB 唯一索引防止超賣（兜底）。
  • 流程：Redis 鎖扣減 Redis 庫存 → 異步寫入 DB → DB 唯一索引（訂單號）防止重復下單，若 Redis 庫存扣減成功但 DB 寫入失敗，通過定時任務(wù)回滾 Redis 庫存。
• 訂單支付場景：Redis 鎖控制并發(fā)支付 + DB 事務(wù)保證資金變動原子性。
  • 流程：Redis 鎖防止重復支付 → DB 事務(wù)扣減余額 + 生成支付記錄 → 支付完成后釋放 Redis 鎖。

擴展補充：

一、為什么會有 Redis 鎖的存在？為什么還會有 DB 鎖的存在？

Redis 鎖和 DB 鎖的誕生，本質(zhì)是不同業(yè)務(wù)場景對 “并發(fā)控制” 的需求存在本質(zhì)差異，二者分別解決了對方無法高效解決的問題，是分布式系統(tǒng)中針對 “性能” 和 “數(shù)據(jù)安全” 的不同選擇。

1. Redis 鎖的誕生：為解決高并發(fā)分布式場景下的性能型并發(fā)控制問題

在 Redis 鎖出現(xiàn)之前，處理分布式并發(fā)的方案有：

• 本地鎖（synchronized/Lock）：僅能控制單服務(wù)內(nèi)的并發(fā)，分布式集群下多個服務(wù)節(jié)點無法共享鎖，會導致并發(fā)安全問題（如秒殺場景中多個節(jié)點同時扣減庫存，引發(fā)超賣）；
• DB 鎖：能解決分布式并發(fā)，但性能極低（磁盤 IO + 事務(wù)開銷），無法支撐高并發(fā)場景（如秒殺、電商促銷的 10 萬 + QPS）。

而 Redis 作為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，具備高性能、分布式部署、輕量易擴展的特性，基于它實現(xiàn)的分布式鎖，恰好彌補了上述方案的缺陷：

• 面對高并發(fā)請求，Redis 鎖的加鎖 / 解鎖操作是內(nèi)存級別的，耗時微秒級，能支撐超高 QPS；
• Redis 天然支持分布式部署，跨服務(wù)、跨機器的節(jié)點能共享鎖狀態(tài)，完美解決分布式集群的并發(fā)控制問題；
• 支持靈活的過期機制，能有效防止死鎖，且鎖粒度可自定義（如按商品 ID、用戶 ID 鎖），適配不同業(yè)務(wù)場景。

總結(jié)：Redis 鎖的存在，是為了滿足分布式系統(tǒng)中高并發(fā)、短事務(wù)、非核心數(shù)據(jù)場景對 “高性能并發(fā)控制” 的需求，是性能優(yōu)先的選擇。

2. DB 鎖的誕生：為解決核心數(shù)據(jù)場景下的安全型并發(fā)控制問題

在 DB 鎖出現(xiàn)之前，僅靠應(yīng)用層的邏輯控制并發(fā)，會面臨以下問題：

• 應(yīng)用層邏輯無法保證數(shù)據(jù)操作的原子性（如扣減余額時，查余額和更新余額的兩步操作之間，可能被其他請求插入，導致余額計算錯誤）；
• 分布式場景下，應(yīng)用層的臨時狀態(tài)（如內(nèi)存中的標記）無法持久化，服務(wù)宕機后會丟失，導致數(shù)據(jù)不一致；
• 核心數(shù)據(jù)（如資金、訂單狀態(tài)）需要事務(wù)級別的安全保障，應(yīng)用層方案無法滿足 ACID 特性。

而數(shù)據(jù)庫作為持久化存儲，具備事務(wù) ACID 特性、數(shù)據(jù)持久化、鎖與事務(wù)強綁定的特性，基于它實現(xiàn)的鎖，恰好解決了上述問題：

• DB 鎖與事務(wù)深度融合，能保證鎖范圍內(nèi)的操作要么全成、要么全敗，從底層杜絕數(shù)據(jù)中間態(tài)；
• 數(shù)據(jù)和鎖狀態(tài)都持久化到磁盤，即使服務(wù)或數(shù)據(jù)庫宕機，恢復后數(shù)據(jù)和鎖狀態(tài)依然一致，無數(shù)據(jù)丟失風險；
• 支持細粒度的行鎖、表鎖，能精準控制核心數(shù)據(jù)的并發(fā)訪問，滿足金融、電商等場景的合規(guī)和數(shù)據(jù)安全要求。

總結(jié)：DB 鎖的存在，是為了滿足核心數(shù)據(jù)場景（資金、訂單）、低并發(fā)、長事務(wù)對 “數(shù)據(jù)安全與一致性” 的需求，是安全優(yōu)先的選擇。

二、Redis 鎖與 DB 鎖最根本、最本質(zhì)的區(qū)別

二者的本質(zhì)區(qū)別，源于底層存儲介質(zhì)和設(shè)計目標的不同，最終體現(xiàn)為 **“性能與臨時態(tài)” vs “安全與持久態(tài)”** 的核心差異：

一句話總結(jié)本質(zhì)區(qū)別：Redis 鎖是基于內(nèi)存的、松耦合的、性能導向的分布式并發(fā)協(xié)調(diào)工具；DB 鎖是基于磁盤的、強耦合的、安全導向的事務(wù)內(nèi)數(shù)據(jù)操作保障工具。

三、Redis 鎖解決的最核心問題？DB 鎖解決的最核心問題？

1. Redis 鎖解決的最核心問題

在分布式集群環(huán)境下，以極致的性能解決 “高并發(fā)場景中資源的并發(fā)訪問控制” 問題，具體拆解為：

• 分布式并發(fā)控制：突破單服務(wù)本地鎖的限制，讓跨服務(wù)、跨機器的節(jié)點共享鎖狀態(tài)，避免分布式場景下的并發(fā)安全問題（如秒殺場景中多個節(jié)點同時扣減庫存）；
• 高性能并發(fā)處理：內(nèi)存級別的加鎖 / 解鎖操作，支撐 10 萬 + QPS 的高并發(fā)請求，解決 DB 鎖在高并發(fā)下的性能瓶頸；
• 靈活的資源隔離：通過自定義鎖 key 的粒度（如商品 ID、用戶 ID），實現(xiàn)細粒度的資源隔離，避免全局鎖導致的性能浪費。

典型場景驗證：秒殺活動中，Redis 鎖能控制 10 萬 + 并發(fā)請求對 100 臺庫存的訪問，確保不超賣，且系統(tǒng)不會因并發(fā)壓力崩潰 —— 這是 Redis 鎖核心價值的體現(xiàn)。

2. DB 鎖解決的最核心問題

在數(shù)據(jù)操作過程中，以事務(wù)的 ACID 特性解決 “核心數(shù)據(jù)的一致性與安全性保障” 問題，具體拆解為：

• 數(shù)據(jù)操作的原子性：確保一組數(shù)據(jù)操作（如扣減用戶余額 + 增加商戶余額）要么全部完成，要么全部回滾，杜絕數(shù)據(jù)中間態(tài)（如用戶余額扣減了但商戶余額沒增加，導致資金丟失）；
• 核心數(shù)據(jù)的強一致性：鎖與數(shù)據(jù)存儲強綁定，并發(fā)操作下數(shù)據(jù)的讀取和寫入都是準確的，無需依賴應(yīng)用層補償；
• 數(shù)據(jù)的持久化安全：鎖狀態(tài)和數(shù)據(jù)一起持久化到磁盤，即使系統(tǒng)宕機，恢復后數(shù)據(jù)依然一致，滿足金融、電商等核心場景的合規(guī)要求。

典型場景驗證：銀行轉(zhuǎn)賬場景中，DB 鎖（SELECT FOR UPDATE）能保證用戶 A 扣減 1 萬元與用戶 B 增加 1 萬元的操作原子性，無論發(fā)生何種故障，都不會出現(xiàn)資金丟失或賬實不符 —— 這是 DB 鎖核心價值的體現(xiàn)。

補充：為何二者無法相互替代？

• Redis 鎖無法替代 DB 鎖：Redis 鎖缺乏事務(wù)的原子性保障，核心數(shù)據(jù)操作（如資金變動）若僅用 Redis 鎖，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致且無法兜底，這在金融場景中是致命的；
• DB 鎖無法替代 Redis 鎖：DB 鎖的性能瓶頸無法突破，高并發(fā)場景（如秒殺）下，DB 鎖會導致大量請求阻塞，甚至數(shù)據(jù)庫宕機，無法支撐業(yè)務(wù)需求。

二者的共存，是分布式系統(tǒng)中 **“性能” 與 “安全” 平衡 ** 的必然結(jié)果。

到此這篇關(guān)于Redis鎖與DB鎖的使用與區(qū)別小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis鎖與DB鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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