基于Redis实现全局唯一ID

浅浅的花香味﹌ 2023-09-24 18:45 41阅读 0赞

## 一.什么是全局ID ##

当用户抢购时，就会生成订单并保存到DB中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：

*  id的规律性太明显

*  受单表数据量的限制

场景分析：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。

场景分析二：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。

## 二.全局ID的构成 ##

**全局ID生成器**，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性

![a292ab0da62be9b0a8fc4dc1a04f5972.png][]

为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：

![e0dc4cb76308ba402fa61c2b56c1f9e7.png][]

ID的组成部分：符号位：1bit，永远为0

时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年

序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID

## 三.全局ID的工具类 ##

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;
    
    // 全局唯一ID
    @Component
    public class RedisIdWorker {
        /**
         * 开始时间戳
         *          LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);  2022-01-01T00:00
         *         long nowSecond = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);  1640995200
         */
        private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
        /**
         * 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();    //当前日期
            long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC); //当前秒数
            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 timestamp向左移动32位
            return timestamp << COUNT_BITS | count;
        }
    }

## 四.测试 ##

@Resource
        private RedisIdWorker redisIdWorker;
    
      @Test
        void testIdWorker() throws InterruptedException {
            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);
    
            Runnable task = () -> {
                for (int i = 0; i < 100; i++) {
                    long id = redisIdWorker.nextId("order");
                    System.out.println("id = " + id);
                }
                latch.countDown();
            };
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i < 300; i++) {
                es.submit(task);
            }
            latch.await();
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("time = " + (end - begin));
        }

五.补充 **Countdownlatch**

### **5.1 Countdownlatch是什么？** ###

CountDownLatch是一个同步工具类，在java.util.cucurrent包中，是JUC编程中较为常用的一个工具类，允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程运行完成后再执行。

它的的实现简单来说是通过一个计数器，初始化的时候给计时器一个指定值，然后在子线程中当执行完规定的逻辑后，计数器会进行减1操作，当计数器为0时，那么在阻塞等待的线程则会被唤醒恢复执行。

### 5.2 方法详解 ###

*  CountDownLatch(int count)

> 有参构造方法，构造一个以给定计数 CountDownLatch CountDownLatch。  
> count为计数器的初始值（一般需要多少个线程执行，count就设为几）。

*  countDown()

> 减少锁存器的计数，如果计数达到零，释放所有等待的线程。  
> 如果当前计数大于零，则它将递减。 如果新计数为零，则所有等待的线程都将被重新启用以进行线程调度。  
> 如果当前计数等于零，那么没有任何反应。

*  getCount()

> 返回当前计数。

*  await()

> 等待计数器变为0，即等待所有异步线程执行完毕

*  await(long timeout, TimeUnit unit)

> ①此方法至多会等待指定的时间，超时后会自动唤醒，若 timeout 小于等于零，则不会等待  
> ②boolean 类型返回值：若计数器变为零了，则返回 true；若指定的等待时间过去了，则返回 false

### 5.3 应用场景 ###

> 1. 某个线程需要在其他n个线程执行完毕后再向下执行  
> 2. 多个线程并行执行同一个任务，提高响应速度

[a292ab0da62be9b0a8fc4dc1a04f5972.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a292ab0da62be9b0a8fc4dc1a04f5972.png
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