redis原子的递增一定能保证数据是一致的吗？（redis集合字段递增怎么实现）

redis原子的递增一定能保证数据是一致的吗？

Redis的设计模式决定了，满足原子性的incr操作同时能保证数据的一致性。

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原子性和一致性是数据库事务中提及较多的概念，同时还包括隔离性和持久性。为什么数据库事务要同时满足这四个特性，而Redis不用呢？主要原因是两者的并发处理模型不一样。

Redis采用IO多路复用模式，即多个网络连接复用一个处理线程。这种模式下，所有的命令都是顺序执行的，不存在多线程场景下的并发问题，同时命令的原子性保证了，这个操作要么完全执行，要么全部回滚，没有第三种情况，也就保证了数据的一致性：其他命令只有在之前的命令执行完毕或执行失败之后才能执行，数据状态一定是一致的。

适用于分布式唯一标识码的生成算法有哪些？

现在分布式大行其道，由于数据库分布在不同的服务器上，如果用传统的自增等方式生成ID，不同的数据库上的ID难以保证不重复，而有业务影响风险！

可以说唯一标识码是分布式数据库所要面临的第一道关！

我接触分布式多年，对于唯一标识码的生成遇见过这么几种方式！

1，UUID:算法有很多种，使用同一台机器上的时间生成字节来区分同一台机器上的不同ID，使用IEEE机器识别号或者IP地址等来区分不同机器上的ID，这样不同的机器间和同一个机器都进行了区分，保证生成的UUID是全局唯一的！

JAVA有自带的UUID.randomUUID()算法来实现！

局限性:生成的ID没有顺序性！

2，snowflake:twitter自己开发的唯一ID算法，使用41位时间序列，10位机器号的标志，12位的顺序的计数，每毫秒可以生成4096个唯一序列号！

3，基于redis的原子函数incr或者incrby方法:因为redis是单线程的工作模式，利用自增方法可以得到全局唯一的ID，不过如果是没有引入redis组件的，可能需要额外的成本！

4，mongodb的objectid:因为mongodb一开始就是为了分布式而生，所以生成objectID算法也保证全局唯一性！生成的objectID也是由时间戳＋机器唯一标志＋进程ID＋计数器！每秒钟可以生成2563个不一样的objectID！

以上是我用过的唯一ID生成算法，有问题随时找我交流！更多的技术分享，敬请关注。。

谢邀~

关于这个问题，有几个方案和大家分享一下。

先说最笨的方法，利用数据库的自增长序列生成，数据库内唯一。

优点：理解起来最容易，用起来也最容易。

缺点：也非常明显了，每种数据库的实现不同，如果数据库需要迁移的话比较麻烦；最大的问题是性能问题，不太好扩展，如果并发大的时候，数据库很可能扛不住。

Redis的单线程的，利用incr和increby；MongoDB的ObjectId；ZK通过znode数据版本；都可以生成全局的唯一标识码。

优点：性能高于数据库；可以使用集群部署。

缺点：需要引入对应的组件，增加系统的复杂度。

到此，以上就是小编对于redis集合字段递增怎么实现的的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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