面试题：如何基于Redis集合对象实现分布式系统中的全局唯一ID生成器并进行优化？

实现思路

初始化：在Redis中创建一个集合（Set），该集合用于存储生成的全局唯一ID。可以使用一个固定的键名来标识这个集合，例如 global_unique_ids。
生成ID：每次生成全局唯一ID时，在集合中插入一个新的元素。由于Set集合的特性，插入重复元素会被忽略，保证了ID的唯一性。

涉及的Redis命令及数据结构

数据结构：使用Redis的Set集合数据结构。Set集合是一个无序且不包含重复元素的集合，非常适合用于生成唯一ID的场景。
Redis命令：
- SADD key member [member ...]：向集合 key 中添加一个或多个成员。例如，要生成一个唯一ID，可以将ID作为成员添加到 global_unique_ids 集合中。假设生成的ID为 123456，则执行 SADD global_unique_ids 123456。
- SISMEMBER key member：检查成员 member 是否是集合 key 的成员。在生成ID之前，可以先使用这个命令检查即将生成的ID是否已经存在于集合中，以避免不必要的添加操作。例如，执行 SISMEMBER global_unique_ids 123456，如果返回 1，表示该ID已存在；返回 0，表示该ID不存在。

高并发场景下的优化

减少网络开销

批量操作：在高并发场景下，频繁的网络请求会成为性能瓶颈。可以批量生成ID并一次性发送到Redis进行插入操作。例如，一次生成100个ID，然后使用 SADD global_unique_ids id1 id2 ... id100 命令将这些ID批量插入到集合中。
使用Pipeline：Redis的Pipeline可以将多个命令一次性发送到服务器，减少网络往返次数。客户端可以将多个 SADD 或 SISMEMBER 命令打包成一个Pipeline请求，从而提高效率。例如，在Python中使用 redis - py 库：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
pipe = r.pipeline()
for i in range(100):
    id = generate_id()  # 假设这是生成ID的函数
    pipe.sadd('global_unique_ids', id)
pipe.execute()

应对Redis故障

主从复制和哨兵模式：部署Redis主从复制架构，主节点负责写入操作（生成ID并插入集合），从节点负责读取操作（如检查ID是否存在）。同时，使用哨兵模式（Sentinel）来监控主节点的状态。当主节点发生故障时，哨兵会自动将一个从节点提升为新的主节点，保证服务的可用性。
Redis Cluster：使用Redis Cluster进行分布式部署，将数据分布在多个节点上，提高系统的容错能力和扩展性。在这种模式下，每个节点都可以独立处理部分请求，即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续提供服务。
本地缓存：在客户端维护一个本地缓存，缓存最近生成的ID。在生成新ID时，首先在本地缓存中检查ID是否存在，如果存在则重新生成，减少对Redis的请求次数。当本地缓存中的ID数量达到一定阈值时，再批量同步到Redis集合中。例如，在Java中可以使用 Guava Cache 作为本地缓存：

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;

public class IDGenerator {
    private static final Cache<String, Boolean> localCache = CacheBuilder.newBuilder()
           .maximumSize(1000)
           .build();

    public static String generateID() {
        String id;
        do {
            id = generateUniqueID();  // 假设这是生成ID的函数
        } while (localCache.getIfPresent(id) != null);
        localCache.put(id, true);
        // 当本地缓存满时，同步到Redis
        if (localCache.size() >= 1000) {
            syncToRedis(localCache.asMap().keySet());
            localCache.invalidateAll();
        }
        return id;
    }

    private static void syncToRedis(Set<String> ids) {
        // 这里实现将ID同步到Redis的逻辑
    }
}

面试题：如何基于Redis集合对象实现分布式系统中的全局唯一ID生成器并进行优化？

知识考点

面试题答案

实现思路

涉及的Redis命令及数据结构

高并发场景下的优化

减少网络开销

应对Redis故障