互联网公司推出新产品的时候，经常使用邀请码（C8RB8DXF）作为一种运营手段，在一定的时间内，只有具有邀请资格的用户，才能参与到早期产品的体验中去。
这么做，一方面为了体现产品体验的稀缺性，鼓励用户抢购，造成供不应求的舆论影响。这点小米做的尤为突出，效果也是相当不错的。另一方面，先让一部分比较有热情的早期种子用户进来，也能够充分的对产品的易用性和体验流程进行早期的验证，方便手机用户的反馈之后迭代修改。·
我们首先来看看根据需求邀请码服务需要提供出哪些接口：
单个或批量的生成邀请码，要求六位，数字与字符的混合，供运营和用户使用；
给用户激活邀请码；
校验用户是否已经激活邀请码；
批量给已注册用户绑定几个可用的邀请码，方便二次传播；
查询用户名下已经绑定的邀请码和其被激活的情况，验证二次传播的效果
根据需求，现有的技术实现方案有很多，核心来讲的话主要有两点：
邀请码生成算法与唯一性保证
邀请码高效查询与激活
另外还有一些其他的点，会在文中慢慢道来。
邀请码的生成方式
产品的要求是六位，同时字母和数字混合的方式，一共会发放 10000 个左右。一开始的思路是使用纯算法的方式实现，通过生成唯一的 ID，增加一些共性的信息，再根据信息摘要的方式，映射成字母与数字的混合，不过试了一下，算法实现的成本比较高，而且还有借助额外的唯一 ID 生成的工具，所以有些得不偿失。
另外由于不能是纯数字，所以十六进制映射的方案也无法进行。而且也不能是一长串的字符，这样 md5 的方案也无法实施了。
所以在这样的前提之下，决定使用简单算法 +redis 来做整个方案。
首先是邀请码的生成，由于生成的过程一般是后台或者手动触发，所以对性能的要求并不太高，也就是说，允许一定程度的碰撞。所谓的碰撞，就是算法算出来的邀请码，和已经生成的邀请码重复了。所以我们来算一下概率：
一共是六位的邀请码，每一位的组成是大小写字母 + 阿拉伯数字，也就是 26+26+10=62 种可能性。所以六位也就是一共能够产生出 62^6=56,800,235,584 即 560 亿个邀请码，产品的要求是一共放出去一万个，所以即使现在已经有一万个邀请码被生成了，那么生成一个邀请码和现有邀请码重复的概率只是 10000/560 亿, 非常低的概率，如果真的中了大奖，那么就进行二次生成，再次碰撞的概率，恐怕就更低了。
同时为了保证邀请码看起来更真实，再增加一个连续两位不能重复的验证，同时每次生成结束之后，使用 redis 验证是否唯一，即可实现整个邀请码的生成过程。
数据结构的设计
上文说到为了保证邀请码的唯一性，必须使用 redis，redis 中的集合数据结构就提供了很好支持。每次生成完成后，只需要调用 isMember validatorSet 方法，即可根据返回判断是否已经生成了邀请码。
同时使用集合存储邀请码，也能够满足统计的需求，只需要定时执行 smembers validatorSet，即可统计出所有生成出来的邀请码。
另外，由于存在用户激活邀请码，和查询是否已经激活邀请码的寻求，所以必须对此设计专门的数据结构。查询需求是高频需求，在用户量比较大的情况下，会有比较大的访问压力。同时为了扩展可能存储的用户其他信息，所以使用散列的数据类型进行存储。
每次查询用户是否已经激活，只需要执行 hget user:$guid validator 即可获取其中的邀请码信息，从而判断出用户是否已经激活。
而用户激活的过程，涉及的数据结构稍多，每次激活的过程，都需要分成几步：
第一步是查询这个邀请码是否是合法有效的邀请码，需要使用 ismember validatorSet 进行判断;
如果合法有效，第二步是设置用户的激活状态，即上文中所用到的这个散列 hset user:$guid validator {$validator};
第三步则是设置邀请码本身的状态，即这个邀请码被哪个用户用了，方便之后查询 set validator:{$validator}:status {‘userName’:ted,’avatar’:’http://test.com’}
由于第二步和第三步必须保证数据的幂等性，因此需要使用 redis 的事务来进行执行，保证两者能够同时成功的被执行：
$redis->Multi()
->set validator:{$validator}:status {‘userName’:ted,’avatar’:’http://test.com’}
->hset user:$guid validator {$validator}
->exec()
但是除了使用事务，还需要规避的就是两个用户同时取到了同一个邀请码，在同一时间进行了激活的操作，在高并发的情况下，会有原子性的问题。所以必须引入 redis 中的 watch 命令，监控邀请码的 status 这个 key，保证一旦它被变更了，那么当前的事务就不再执行，从而避免给用户带来错误的反馈：
redis->watch validator:{$validator}:status
由此，就完成了用户邀请码的激活过程。
除此之外，还有个小功能，那就是给一批种子用户绑定几个邀请码，并在邀请码被激活之后，展示出相应的状态。刚刚说到了用户为维度的那个哈希表结构，是时候给它再加一个 field 了，这个 field 就叫 boundValidators，专门用来存储用户名下被绑定的邀请码：
hset user:$guid boundValidators $validator1|$validator2…
那么查询的时候只需要进行两次查询：
// 查询用户名下绑定的邀请码
hset user:$guid boundValidators
// 查询邀请码是否以及被谁激活了
mget $boundValidators
为了降低网络延时，完全可以通过一个 pipeline 实现，从而使得网络交互从两次变成一次。
接口性能验证
由此已经大功告成，简单的使用 wrk 测试一下性能，服务器相比之前的差一些，一共是 4 核 16G 内存。使用 wrk -t12 -c100 -d10s http:ip:port/queryActivate，
海外内网、同步的 redis 调用：
QPS 在 5000 左右，完全满足了本次邀请码的需求，事实上，如果能超过这个量，估计睡觉都要笑醒了:)