本文介绍: 在订单业务中,我们需要保证id是绝对唯一的。使用数据库自增长的id在分布式的情况下把表做了拆分处理后有可能会出现id重复的情况,这就违背了唯一性。而且数据自增长的id有很强的规律性,可以根据id推断出订单的数量信息,这也是不安全的。
一、全局唯一ID的需求产生。
在订单业务中,我们需要保证id是绝对唯一的。
使用数据库自增长的id在分布式的情况下把表做了拆分处理后有可能会出现id重复的情况,这就违背了唯一性。而且数据自增长的id有很强的规律性,可以根据id推断出订单的数量信息,这也是不安全的。
二、使用redis实现全局唯一ID生成器。
redis可以用作全局唯一ID生成器实现的原因:
- 递增性:redis本身就采用递增方案。
- 唯一性:redis是独立于数据库之外的,不论数据库有几张表,redis只有一个,使用incr命令自增是唯一的。
- 高可用性:redis可以用主从,集群等等方案可以确保它的高可用性。
- 安全性:使用时间戳进行拼接确保安全性。并且Redis 的自增命令是原子性的,保证了在多线程或多进程并发情况下生成的 ID 的唯一性。
- 高性能:Redis 是一个基于内存的数据库,读写速度非常快
使用这种拼接方式,前面为31位的时间戳,大约为68年,理论完全可用,但是在高并发的情况下,每秒可能有很多个订单,这种方式支持2^32个订单,完全可用。
代码实现
public class RedisIdWorker {
/**
* 开始时间戳
*/
private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;//2022年1月1日0时0分0秒对应的时间戳
/**
* 序列号的位数
*/
private static final int COUNT_BITS = 32;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
public long nextId(String keyPrefix) {
// 1.生成时间戳
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
// 2.生成序列号
// 2.1.获取当前日期,精确到天
String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
// 2.2.自增长
long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
// 3.拼接并返回
return timestamp << COUNT_BITS | count;//使用逻辑运算符拼接
}
}
原文地址:https://blog.csdn.net/m0_74288857/article/details/134676926
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