Redis实战9-全局唯一ID

发布优惠券的时候，每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题：

1：id的规律太明显，容易被刷

2：当数据量很大的时候，会受到单表数据的限制

缺点场景分析：

id规律场景：如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。

单表限制：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的， 于是乎我们需要保证id的唯一性。

全局ID生成器

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一的ID工具，一般需要瞒住下列特性：

唯一性、高可用、递增性、安全性、高性能

全局唯一ID生成策略：

UUID、Redis自增长、雪花算法、数据库自增

Redis自增ID策略：

1：每天一个key,方便统计订单量；

2：ID都在是时间戳+计数器

实战：基于Redis拼接其他信息来实现全局唯一ID

全局唯一ID使用long类型的，其中时间戳是基于某一个时间点开始的。比如我们从2022.11.26 23:00:00开始，可以使用69年。

思考1：获取当前时间的秒：

思考2：时间戳,怎么计算的？

使用当前时间的秒-初始时间的秒

思考3：序列号怎么设置？

使用Redis的setnx命令,最好加上当前年月日

思考4：怎么拼接？

因为我们需要返回的是long类型的，如果使用string拼接后，还要转换。还要知道，使用string拼接，当并发量很大的时候，也会有性能问题。那么我们应该怎么处理的？

注意：我们再来看看全局唯一ID的格式。如上图，我们可以看出，共64位，其中符号位是1个，时间戳是31位。序列号是32位，发现什么了吗？如果我们把时间戳向左移动32位(因为序列号是32位。向左移动位置，空出给序列号使用)，是不是就是符号位+时间戳的了？

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本文由凯哥Java(kaigejava)发布

1：我们也知道计算机中左移动最快是x<<位数。

2：我们还需要知道，在计算机中 | 或计算：按位或运算“|”

根据上面，我们可以知道位运算序号后，就是序列号的值。序列号是多少，就是多少。

所以，我们可以知道拼接代码如下：timeStamp << 32 |no;

最终代码：

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;

import java.time.ZoneOffset;

import java.time.format.DateTimeFormatter;

/**

* @author 凯哥Java

* @description 基于Redis实现62位的全局唯一ID

* @company

* */

@Component

public class RedisIdWorker {

private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1669503600L;

private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

/**

* 序列号的位数

*/

private static final int COUNT_BITS = 32;

public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {

this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;

}

/**

* 获取id

* @param kyePrefix

* @return

*/

public long nextId(String kyePrefix){

//1：生成时间戳 = 当前时间戳-开始时间戳

LocalDateTime now = LocalDateTime.now();

long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);

long timeStamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

//2：生成序列号.使用sexNx.其中加上当前年月日

//获取当前时间的你那月日

String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));

//开始32位序列号

long no = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:"+kyePrefix+":"+date);

//3:拼接返回

return timeStamp << COUNT_BITS |no;

}

/**

* 获取到指定时间的毫秒

* @param args

*/

public static void main(String[] args) {

LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022,11,26,23,00,00);

long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);

System.out.println(second);

}

}

测试：使用多线程及countdownlatch

private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(500);

@Resource

private RedisIdWorker redisIdWorker;

@Test

public void RedisIdWorkerTest() throws InterruptedException {

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);

Runnable task = ()->{

for(int i = 0;i<100;i++){

long id = redisIdWorker.nextId("myorder");

System.out.println(id);

}

latch.countDown();

};

long begin = System.currentTimeMillis();

for(int i = 0;i< 300;i++){

executorService.submit(task);

}

latch.await();

long endTime = System.currentTimeMillis();

System.out.println("耗时:"+(endTime-begin));

}