Redis 实现自增流水号，每日自增流水号, 20191011000001 ，流水号位数可配置

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-06-12 09:27 52阅读 0赞

两种方法实现自增流水号，一种基于Redis自增主键 ，这种方式流水号基于时间排序，一种推特的雪花算法，原理就不照搬了

Redis 自增的流水号，比如 20191011000001 ，20191011000002 ，20191011000003 这种，具体实现方法如下

public String createAutoID(String tableNameKey) {
            //这里是 Redis key的前缀，如: sys:tabieId:表名  如果不需要去掉表名也可以
            String key = MessageFormat.format("{0}:{1}:{2}",  "sys","tableId",tableNameKey);
            //查询 key 是否存在， 不存在返回 1 ，存在的话则自增加1
            Long autoID = stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
            //加上时间戳 如果不需要 时分秒可以去掉
            String datetime = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss").format(new Date());
            //这里是 6 位id，如果位数不够可以自行修改 ，下面的意思是 得到上面 key 的 值，位数为6 ，不够的话在左边补 0 ，比如  110 会变成  000110
            String value = StringUtils.leftPad(String.valueOf(autoID), 6, "0");
            //然后把 时间戳和优化后的 ID 拼接
            String code = MessageFormat.format("{0}{1}",  datetime,value);
            return code;
        }

注释都加上了，很容易看懂， 这里使用的是 StringRedisTemplate ,测试一下输出的id

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1cWlhbmt1bmxvbA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

我们再看一下 Redis 里面key的键和值，

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1cWlhbmt1bmxvbA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

OK ，大功告成 ! !  （ 如果Redis挂了，里面没有值了，这个时候键又会从1开始，流水号会冲突,当然是我想多了）

上面是自增流水号，**会从1一直累积增加，不会每日从1开始新增**，我们改造下写法，就可以实现**每日自增流水号了**

/**
         *  生成订单号 每天从 1 开始
         * @param tableNameKey
         * @return
         */
        public String createAutoID(String tableNameKey) {
    
            //时间戳 后面拼接流水号 如果需要  可以加上时分秒
            String datetime = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date());
            //这里是 Redis key的前缀，如: sys:表名:日期  如果不需要去掉表名也可以
            String key = MessageFormat.format("{0}:{1}:{2}",  "sys",tableNameKey,datetime);
            //查询 key 是否存在， 不存在返回 1 ，存在的话则自增加1
            Long autoID = stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
            // 设置key过期时间, 保证每天的流水号从1开始
            if(autoID==1){
                stringRedisTemplate.expire(key, 86400, TimeUnit.SECONDS);
            }
            //这里是 6 位id，如果位数不够可以自行修改 ，下面的意思是 得到上面 key 的 值，位数为6 ，不够的话在左边补 0 ，比如  110 会变成  000110
            String value = StringUtils.leftPad(String.valueOf(autoID), 6, "0");
            //然后把 时间戳和优化后的 ID 拼接
            String code = MessageFormat.format("{0}{1}",  datetime,value);
            return code;
        }

另一种是推特的雪花算法 ，网上很多现成的 [具体参考][Link 1] 这种不基于redis ，同样自增流水号(推荐使用)

package com.hqk.hqkservice.util;
 
 import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
 import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
 import org.apache.commons.lang3.SystemUtils;
 
 import java.net.Inet4Address;
 import java.net.UnknownHostException;
 
 /**
 * Twitter_Snowflake 
 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开): 
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 
 * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0 
 * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69 
 * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId 
 * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号 
 * 加起来刚好64位，为一个Long型。 
 * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
 */
 public class SnowflakeIdWorker {
 
 // ==============================Fields===========================================
 /** 开始时间截 (2015-01-01) */
 private final long twepoch = 1489111610226L;
 
 /** 机器id所占的位数 */
 private final long workerIdBits = 5L;
 
 /** 数据标识id所占的位数 */
 private final long dataCenterIdBits = 5L;
 
 /** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
 private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 
 /** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
 private final long maxDataCenterId = -1L ^ (-1L << dataCenterIdBits);
 
 /** 序列在id中占的位数 */
 private final long sequenceBits = 12L;
 
 /** 机器ID向左移12位 */
 private final long workerIdShift = sequenceBits;
 
 /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
 private final long dataCenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
 
 /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
 private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
 
 /** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
 private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
 
 /** 工作机器ID(0~31) */
 private long workerId;
 
 /** 数据中心ID(0~31) */
 private long dataCenterId;
 
 /** 毫秒内序列(0~4095) */
 private long sequence = 0L;
 
 /** 上次生成ID的时间截 */
 private long lastTimestamp = -1L;
 
 private static SnowflakeIdWorker idWorker;
 
 static {
 idWorker = new SnowflakeIdWorker(getWorkId(),getDataCenterId());
 }
 
 //==============================Constructors=====================================
 /**
 * 构造函数
 * @param workerId 工作ID (0~31)
 * @param dataCenterId 数据中心ID (0~31)
 */
 public SnowflakeIdWorker(long workerId, long dataCenterId) {
 if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
 throw new IllegalArgumentException(String.format("workerId can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
 }
 if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) {
 throw new IllegalArgumentException(String.format("dataCenterId can't be greater than %d or less than 0", maxDataCenterId));
 }
 this.workerId = workerId;
 this.dataCenterId = dataCenterId;
 }
 
 // ==============================Methods==========================================
 /**
 * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
 * @return SnowflakeId
 */
 public synchronized long nextId() {
 long timestamp = timeGen();
 
 //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
 if (timestamp < lastTimestamp) {
 throw new RuntimeException(
 String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
 }
 
 //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
 if (lastTimestamp == timestamp) {
 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
 //毫秒内序列溢出
 if (sequence == 0) {
 //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
 }
 }
 //时间戳改变，毫秒内序列重置
 else {
 sequence = 0L;
 }
 
 //上次生成ID的时间截
 lastTimestamp = timestamp;
 
 //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
 | (dataCenterId << dataCenterIdShift)
 | (workerId << workerIdShift)
 | sequence;
 }
 
 /**
 * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
 * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
 * @return 当前时间戳
 */
 protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
 long timestamp = timeGen();
 while (timestamp <= lastTimestamp) {
 timestamp = timeGen();
 }
 return timestamp;
 }
 
 /**
 * 返回以毫秒为单位的当前时间
 * @return 当前时间(毫秒)
 */
 protected long timeGen() {
 return System.currentTimeMillis();
 }
 
 private static Long getWorkId(){
 try {
 String hostAddress = Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress();
 int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostAddress);
 int sums = 0;
 for(int b : ints){
 sums += b;
 }
 return (long)(sums % 32);
 } catch (UnknownHostException e) {
 // 如果获取失败，则使用随机数备用
 return RandomUtils.nextLong(0,31);
 }
 }
 
 private static Long getDataCenterId(){
 int[] ints = StringUtils.toCodePoints(SystemUtils.getHostName());
 int sums = 0;
 for (int i: ints) {
 sums += i;
 }
 return (long)(sums % 32);
 }
 
 
 /**
 * 静态工具类
 *
 * @return
 */
 public static synchronized Long generateId(){
 long id = idWorker.nextId();
 return id;
 }
 
 
 /** 测试 */
 public static void main(String[] args) {
 
 for (int i = 0; i < 50; i++) {
 long id = SnowflakeIdWorker.generateId();
 System.out.println(id);
 }
 
 }
 }

产生的流水号如下

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1cWlhbmt1bmxvbA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

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[Link 1]: https://blog.csdn.net/xiaopeng9275/article/details/72123709
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1cWlhbmt1bmxvbA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191112101543275.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1cWlhbmt1bmxvbA==,size_16,color_FFFFFF,t_70