Redis实战9-全局唯一ID
- Redis
- 时间:2023-01-29 08:58
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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
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:
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;
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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