基于Redis的高性能雪花算法实现（redis 雪花算法）
很多场景下，为了实现唯一ID生成和组件相关信息的存储，我们可以采用Redis来实现，下面，我们基于Redis实现一个高性能的雪花算法。
雪花算法是一种分布式的ID生成解决方案，它能够产生64位的紧凑型整数ID，使用这种算法可以可以很好的替代传统的UUID，缩短数据库存储的空间，提高系统的读写性能。
基于Redis实现的雪花算法的核心思想是，系统会提前准备多个ID池（最佳情况下，每个池存储一亿个ID），每个池存储一批连续的ID，系统每次产生ID时，就从指定的池中拿出一个ID返回，当池中的ID数量消耗完后，就从服务器端重新请求一批ID放入池中，通过不间断懒加载，可以保证每次都能从池中获取到一个空余的ID，保证ID的连续性。
实现此算法，可以做如下几件事：
1、在Redis中创建一个Hashtable，用于存储每个ID池的起止ID范围，其中：key 代表起始ID，value 为截止ID。
2、创建一个List，用于记录池中空闲ID的个数，每次从Redis获取ID时，都会从List中获得空余ID的个数，如果空余ID数量越界，则从服务器重新请求ID池。
3、创建两个脚本，一个负责从服务器获取ID，一个负责从Redis队列中获取一个空闲的ID。
下面是基于Redis实现雪花算法的示例代码：
“`java
public class RedisSnowflake {
private static final String HOST = “127.0.0.1”;
private static final int PORT = 6379;
private static final String KEY_PREFIX = “SNOWFLAKE”;
/**
* 获取ID
* @return
*/
public static long getId() {
Jedis jedis = new Jedis(HOST, PORT);
//构建一个Lua脚本
//用于从Redis内存库中获取一个空闲ID
String script =
“local key = KEYS[1]” +
“local prefix = \”SNOWFLAKE_\”” +
“local free = redis.call(\”get\”,key)” +
“if free == \”\” or free == nil then” +
” return ‘NOTEXIST'” +
“end” +
“local iStart = tonumber(string.find(free,prefix))+string.len(prefix)” +
“local freeId = string.sub(fre,iStart,#free)” +
“if freeId ==\”\” or freeId == nil or iStart == nil then” +
” return ‘NOTEXIST'” +
“end” +
“freeId = tonumber(freeId)” +
“redis.call(\”incr\”,key);” +
“return freeId”;
//执行Lua脚本
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(KEY_PREFIX),Collections.emptyList());
//释放资源
if (jedis != null) jedis.close();
//返回ID
return result != null ? Long.parseLong(result.toString()) : 0L;
}
}
上述代码很容易理解，它首先通过Lua脚本发送一次 Redis 请求来获取一个ID，然后对每一次返回的ID做了递增操作，这样就保证了每次都能够重复使用ID，从而实现了节约空间，提高性能的目的。
基于Redis的雪花算法，不仅缩短数据库存储的空间，而且可以较好地提升ID生成器的性能。
