Redis实现全局唯一Id

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-10-10 19:36 101阅读 0赞

### Redis实现全局唯一Id ###

*  全局唯一Id简介
 *  二、Redis实现全局唯一Id实践
 *   *  2.1添加RedisIdWorker配置类
     *  2.2测试类

# 全局唯一Id简介 #

系统当中有些场景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。

**全局唯一ID生成策略：**

*  UUID
 *  Redis自增
 *  snowflake算法
 *  数据库自增

**Redis自增ID策略：**

*  每天一个key，方便统计订单量
 *  ID构造是 时间戳 + 计数器

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：  
![在这里插入图片描述][5e6cc60b78a04c018c6dd046635c8ff8.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：

![在这里插入图片描述][46fd663277cc48a3ac84810fa9c30016.png]  
D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

# 二、Redis实现全局唯一Id实践 #

## 2.1添加RedisIdWorker配置类 ##

package com.example.idgenerate.config;
    
    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;
    
    @Component
    public class RedisIdWorker {
        
        /**
         * 开始时间戳,此处的时间戳为预生成
         */
        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;
        }
    
        /**
          * 描述信息: 生成唯一id
          *
          * @date  2023/05/21
          * @param keyPrefix 前缀，用于区分不同的业务
          * @return long id
          **/
        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 key格式：icr:order:2023:05:21
            long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
    
            // 3.拼接并返回，目的是让时间戳存放在32上，序列号在低32位
            return timestamp << COUNT_BITS | count;
        }
    }

![在这里插入图片描述][3e15c8aa1e134875990c69485387814f.png]

## 2.2测试类 ##

@Autowired
        private RedisIdWorker redisIdWorker;
    
        /**
          * 描述信息:将日期时间转成秒级数字
          *
          * @date  2023/05/21
          * @return void
          **/
        @Test
        void contextLoads() {
        
            LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2023, 5, 20, 0, 0,0);
            //将时间转成秒数
            long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
            System.out.println("second = " + second);
        }
        //实际项目中应使用自定义的线程池
        private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);
    
        /**
          * 描述信息: 测试redis生成3w条id所需要的时间
          *
          * @date  2023/05/21
          * @return void
          **/
        @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));
        }

![在这里插入图片描述][4a3fa9ea92534dbcac3fc0ddb78a0086.png]

**知识小贴士：关于countdownlatch**

`countdownlatch名为信号枪`：**主要的作用是同步协调在多线程的等待于唤醒问题**

我们如果没有`CountDownLatch` ，那么由于程序是异步的，当异步程序没有执行完时，主线程就已经执行完了，然后我们期望的是分线程全部走完之后，主线程再走，所以我们此时需要使用到`CountDownLatch`

`CountDownLatch` 中有两个最重要的方法  
1、countDown  
2、await

> await 方法是阻塞方法，我们担心分线程没有执行完时，main线程就先执行，所以使用await可以让main线程阻塞，那么什么时候main线程不再阻塞呢？当CountDownLatch 内部维护的 变量变为0时，就不再阻塞，直接放行，那么什么时候CountDownLatch 维护的变量变为0 呢，我们只需要调用一次countDown ，内部变量就减少1，我们让分线程和变量绑定， 执行完一个分线程就减少一个变量，当分线程全部走完，CountDownLatch 维护的变量就是0，此时await就不再阻塞，统计出来的时间也就是所有分线程执行完后的时间。

[5e6cc60b78a04c018c6dd046635c8ff8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5e6cc60b78a04c018c6dd046635c8ff8.png
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