?微信公眾號訪問地址：基于Redis實現全局唯一Id
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一、簡介
使用數據庫自增ID就存在一些問題：
????1、受單表自增數量的限制;
??????原因：mysql單表的容量不宜超過500W條，數據量過大之后，就需要進行拆庫拆表，但拆分表之后，它們從邏輯上講仍然是同一張表，所以他們的id是不能一樣的(不同表,若使用自增ID，是可能一樣的)，所以隨著我們的業務數據越來越大，我們需要保證id的唯一性。
????2、id的規律性太明顯。
??????原因：自增id具有太明顯的規則，用戶或者說商業對手很容易猜測出來一些敏感信息，例如：在一天時間內，我們賣出了多少單，這明顯不合適。
二、全局唯一ID生成策略
?
??????一般要滿足下列特性：
?
??????為了增加ID的安全性，可以不直接使用Redis自增的數值，而是拼接一些其它信息：
?
組成說明：
????1、符號位：1bit，永遠為0；
????2、時間戳(31?Bit)：31bit，以秒為單位，可以使用69年；
????3、序列號：32bit，秒內的計數器，支持每秒產生2^32個不同ID。
三、基于Redis實現全局唯一Id案例
????原理：基于Redis?的INCR?命令生成分布式全局唯一id。INCR?命令主要有以下2個特征：
??????1、具備了“INCR?AND?GET”的原子操作，即：增加并返回結果的原子操作。這個原子性很方便我們實現獲取ID。
??????2、Redis是單進程單線程架構，INCR命令不會出現id重復。
3.1、構建RedisIdUtils類
/*** 功能描述:使用redis生成全局唯一ID* @Author: yyalin* @CreateDate: 2023/8/13 11:35*/
@Component
public class RedisIdUtils {//預生成開始時間戳private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;//序列號的位數private static final int COUNT_BITS = 32;//redis提供的字符串private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;//有參構造函數public RedisIdUtils(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}/*** 功能描述:根據keyPrefix前綴生成對應業務的全局唯一ID* @MethodName: nextId* @MethodParam: [keyPrefix:使用前綴來區分不同的業務]* @Return: long* @Author: yyalin* @CreateDate: 2023/8/13 12:20*/public long nextId(String keyPrefix) {// 1.生成時間戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序列號// 2.1.獲取當前日期，精確到天String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));// 2.2.自增長 icr:order:2023:08:13long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);// 3.拼接并返回 timestamp << COUNT_BITS ：向左移動32位//原本時間戳在低位上，通過向左移動32位，變位到高位存儲，低32位都是0，然后與自增序列按位操作//形成低32位為序列號。return timestamp << COUNT_BITS | count;}
}3.2、構建多線程測試類
**?*?@Description:?TODO:測試RedisIdUtils?*?@Author:?yyalin?*?@CreateDate:?2023/8/13?12:27?*?@Version:?V1.0?*/@Service@Slf4jpublic?class?TestRedisIdUtils?{????@Autowired????private?RedisIdUtils?redisIdUtils;????//使用自定義的線程池????private?ExecutorService?executorService?=?Executors.newFixedThreadPool(500);????/**?????*?功能描述:使用多線程測試生成40000條數據耗時?????*?@MethodName:?testIdWorker?????*?@MethodParam:?[nums]?????*?@Return:?void?????*?@Author:?yyalin?????*?@CreateDate:?2023/8/13?12:36?????*/????public?void?testIdWorker(int?nums)?throws?InterruptedException?{????????//同步協調在多線程的等待于喚醒問題?分線程全部走完之后，主線程再走????????CountDownLatch?latch?=?new?CountDownLatch(nums);????????Runnable?task?=?()?->?{????????????for?(int?i?=?0;?i?<?100;?i++)?{????????????????long?id?=?redisIdUtils.nextId("order");????????????????System.out.println("id?=?"?+?id);????????????}????????????latch.countDown();????????};????????long?begin?=?System.currentTimeMillis();????????for?(int?i?=?0;?i?<?nums;?i++)?{????????????executorService.submit(task);????????}????????//阻塞方法?讓main線程阻塞????????latch.await();????????long?end?=?System.currentTimeMillis();????????log.info("生成"+nums*100+"條id共計耗時(毫秒)?=?"?+?(end?-?begin));????}}
3.3、測試結果
?
| 序列 ? | 線程數 | 條數 | 耗時（秒） |
| 1 | 500 | 30000 | 0.781 |
| 2 | 500 | 40000 | 0.993 |
| 3 | 500 | 50000 | 1.164 |
??????總結：從測試結果不難看出，基于redis實現全局唯一ID，性能還是非常高的，并且耗時非常短的。
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參考文章：
https://blog.csdn.net/weixin_43811057/article/details/130798254
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