Redis那种架构怎么用来高效搞唯一ID生成，redis里头生成id的那些方法和思路

Redis之所以能高效地用于唯一ID生成,核心在于它是一个单线程、内存式的数据库，能够提供极高的读写速度和原子性操作保证，这意味着在多台机器或多个进程同时请求ID时，Redis可以确保每个请求都能按顺序处理，并且每个操作都是不可分割的，从而完美避免ID重复的问题，以下是几种常见且高效的方法和思路。

基于INCR命令的原子递增

这是最直接、最简单的方法，思路就是利用Redis的INCR命令，这个命令会将存储在特定键（Key）上的数字值增加1，如果键不存在，那么在执行命令之前会先将值初始化为0，最关键的是，INCR操作是原子的，即使有成千上万的客户端同时发起请求，Redis也会一个一个地处理，绝对不会出现两个客户端拿到相同ID的情况。

具体做法是,我们设定一个Key，比如叫global:user:id，每当需要一个新的用户ID时，应用程序就向Redis发送一条INCR global:user:id命令，Redis返回的结果就是当前递增后的新ID，这个ID就是唯一的。

这种方法的优点是极其简单,性能也非常高，但缺点也很明显：生成的ID是简单的连续数字，容易被外界猜测出业务量，比如看到ID是1000，就知道大概有1000个用户，这在某些场景下是不希望被暴露的，如果Redis重启，虽然可以通过开启持久化（AOF或RDB）来防止数据丢失，但如果没来得及持久化就宕机，可能会导致ID不连续（虽然不会重复，但会出现跳号）。

结合INCRBY和业务前缀生成分段ID

这是一种对第一种方法的优化,思路是每次不是只获取一个ID，而是批量获取一个ID段，这样可以极大地减少与Redis的通信次数，降低Redis的压力，在需要极高并发ID生成的场景下非常有效。

具体做法是,应用程序不是每次调用INCR，而是调用INCRBY命令。INCRBY global:order:id 1000，这条命令会一次性将ID值增加1000，然后Redis返回增加后的值，假设是3000，这意味着应用程序本地现在拥有了从3000到3999这1000个ID的独占使用权，它可以在内存中直接分配这些ID，比如从3000开始，用完了再向Redis申请下一个1000个。

这种方法的优势是性能极高,因为获取1000个ID只需要一次Redis网络往返，缺点是需要应用程序在本地维护ID分配逻辑，并且如果应用程序在使用了部分ID后重启，本批次未使用的ID就会被浪费，造成ID空洞，在绝大多数情况下，这种微小的浪费是可以接受的。

利用时间戳和序列号组合生成趋势递增ID

这个思路借鉴了Twitter的Snowflake算法,目的是生成一种既大体上随时间递增（有利于数据库索引），又包含更多信息（如工作机器ID）且不易猜测的ID，Redis在这里的作用主要是解决工作机器ID分配和序列号生成的问题。

一个典型的ID结构可以是：时间戳（41位） + 机器ID（10位） + 序列号（12位）。

• 时间戳：可以使用当前时间减去一个自定义纪元（如2020年1月1日）的毫秒数。
• 机器ID：可以预先配置，或者使用Redis来分配，比如所有启动的实例都尝试向一个Redis Key设置一个唯一值，设置成功的就获取到一个机器ID，这样可以避免机器ID的硬编码和冲突。
• 序列号：这是在同一毫秒内产生的递增序列，这是Redis发挥关键作用的地方，我们可以设置一个Redis Key，其格式为id:timestamp，例如id:1651234567890，然后对这个Key使用INCR命令，由于这个Key是毫秒级别的，所以每过一毫秒，Key就会变化，序列号又会从0开始重新计数，这样就保证了同一毫秒内的ID不会重复，由于Key带有时间戳，即使Redis重启，在新的毫秒到来时也会创建新的Key，不会受到影响。

这种方法的优点是生成的ID是趋势递增的64位整数,存储效率高，且包含时间信息，一定程度上避免了连续ID的缺点，缺点是结构相对复杂，需要应用程序进行位运算。

使用Redis集群模式下的注意事项

当使用Redis集群时,上述方法需要稍作调整，因为集群模式会将数据分片到不同的节点上，而像INCR这样的操作必须保证所有的操作都在同一个哈希槽（hash slot）上执行，为了确保用于生成ID的Key始终落在同一个节点上，我们可以使用“哈希标签”（Hash Tag）。

具体做法是,将Key设计为{global}:user:id这样的形式，花括号中的内容global会被用来计算哈希槽，而不管Key的其他部分是什么，这样，所有以{global}开头的Key都会被分配到集群的同一个节点上，从而保证了INCR命令的正确执行。

总结一下

Redis高效生成唯一ID的核心思路就是利用其单线程原子操作的特性，无论是简单的逐条递增，还是批量的分段获取，抑或是支持分布式系统的时间戳算法，Redis都扮演了一个“中央计数器”或“协调者”的关键角色，选择哪种方法取决于具体的业务需求：对简单性和连续性要求高的用第一种；对性能并发要求极高的用第二种；需要避免ID被猜测、并希望ID包含时间信息的用第三种，在分布式Redis环境下，则需要注意使用哈希标签来保证数据分片的正确性。