原 Redis实战9-全局唯一ID
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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:
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,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:
全局唯一ID生成策略:
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2:时间戳,怎么计算的?
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?
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;
凯哥自己开发的,领取外卖、打车、咖啡、买菜、各大电商的优惠券的公¥众¥号。如下图:
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));
}
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