使用场景：

为玩家创建的多人游戏对战房间生成唯一的六位房间ID，用户可邀请好友输入该ID来加入房间。

终极解决方案：

使用Redis的Set作为房间ID生成器，在初始化时向Set中插入100000~999999，在需要时使用SPOP随机弹出一个房间ID进行使用，在房间销毁时归还到Set中。

但是，如果系统中没有使用Redis怎么办？

基础实现：

使用Map维护正在使用中的房间ID，当玩家需要生成一个房间ID时通过随机算法当场生成，并与该Map做比对，检查是否已在使用，如已在使用则重新生成直到生成不重复的房间ID为止。在房间销毁时，移除Map中的房间ID。

随着使用中的房间数量的增加，随机算法碰撞率也会上升，可能导致客户端较长的等待才能拿到未使用的房间ID，此时可用反过来，在服务器中维护一个长度为100的简单队列，使用后台线程定该队列中塞入经过重复检测的房间ID，java和C#等可以使用BlockedQueue，go可以使用channel来实现。在反转后，客户端获取房间ID只是从队列中取出一个现成的，可以实现无等待获取。但如果仍然使用常规的随机算法，在生成数量较多后随机碰撞的问题仍未解决，将占用服务器大量资源。

队列ID生成器

使用长度为N的int数组和三个int值实现房间ID队列，可使用O(N)复杂度生成队列，并使用O(1)复杂度获取和归还ID。

package mainimport ("fmt""math/rand""sync""time"
)func init() {rand.Seed(time.Now().Unix())
}var (mx             = &sync.Mutex{}queue          = make([]int, 0, 900000)headPointer    = 0recyclePointer = 0usingCount     = 0
)func main() {initQueue()id, success := get()if !success {fmt.Println("当前已没有可供使用的房间ID")}recycle(id)
}func initQueue() {// 生成所有可用的数for i := 0; i < 900000; i++ {queue = append(queue, i+100000)}for i := 0; i < 900000; i++ {// 遍历所有位置，将其与后面的任意一个数交换位置randomIndex := i + rand.Intn(900000-i)queue[i], queue[randomIndex] = queue[randomIndex], queue[i]}
}func get() (roomId int, isSuccess bool) {// 多线程加锁mx.Lock()defer mx.Unlock()// 当所有ID都在使用中时，拒绝提供新IDif usingCount == 900000 {return 0, false}isSuccess = true// 取头指针对应的房间IDroomId = queue[headPointer]// 头指针后移一位headPointer++// 转了一圈后，返回队列头headPointer %= 900000// 使用中数量加一usingCount++return
}func recycle(recycleRoomID int) {// 多线程加锁mx.Lock()defer mx.Unlock()// 回收IDqueue[recyclePointer] = recycleRoomID// 回收指针向后移动一位recyclePointer++// 转了一圈后返回队列头recyclePointer %= 900000// 使用中数量减一usingCount--
}

其他闲话

使用Queue、LinkedList等数据结构在理解和实现上更简单，但需要注意的是，这将为值类型的int包装上一层外部对象结构，导致内存效率和取用速度降低一个数量级。（当然，就这点数据量，还到不了讨论这种性能的地步）

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