使用Redis实现高并发流水号生成策略（高并发redis流水号）

随着互联网时代惊叹其网络大数据流量的爆发式增长，客户端服务器结构和架构的多样化使原有的【流水号生成策略】带来了挑战。针对此类问题，要求开发独立的高性能流水号服务，可以有效的支撑出大量的流水号。

基于Redis缓存技术，我们可以轻松实现一个基于Redis的流水号生成策略。 Redis在吞吐量，读写性能， 并发性等方面有着众多的优势，因此在此处选择Redis作为出发点，来实现对流水号的生成。

基于Redis的流水号生成策略，有以下几种思路实现：

1. 利用Redis自增计数器，将计数器的值转换为可以识别的流水号

Redis 自增计数器是Redis最常见的原子操作，我们可以使用自增计数器来根据Redis的最终增量值转换为可以识别的流水号：

“`python

import datetime

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 计算流水号，参数step为计数步长，步长可以根据实际情况设置

def getFlowNumber(step=1):

cur_time = datetime.datetime.now().strftime(‘%Y-%m-%d’)

flow_number = r.incr(‘flow_number’ + cur_time, step)

if flow_number == 1: # 若第一次调用，需要设定超时时间

r.expire(‘flow_number’ + cur_time, 86400) # 为计数器设置有效期

flow_number = (str(flow_number)).zfill(6)

return ‘{0}{1}’.format(cur_time, flow_number)

2. 使用Redis的 brpop 命令实现lpop 和 rpop的功能，来生成流水号

brpop 命令接受多个参数的列表，以超时的方式从这些列表中获取一个元素，我们可以利用brpop 命令，结合 rpop ，lpop 的原理，实现 brpop 命令实现lpop 和 rpop的功能，生成流水号：

```python
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
# 将字符串列表生成一个Redis list
def getListResource(str_list):
    # 使用Redis提供的 lpush 命令，将字符串依次放入list中
    for str in str_list:
        r.lpush("list_resource", str)
    return
# Redis brpop 命令实现lpop 和 rpop的功能，返回流水号
def convertToFlowNum():
    # brpop 命令接受多个参数的列表，从列表中获取一个元素， 
    val = r.brpop("list_resource", timeout=0)
    flow_number = val[1]
    return flow_number

使用Redis可以轻松实现一个快速、可靠的流水号策略，并有效解决高并发情况下的流水号生成问题。