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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：



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：

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;
    }
}

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));
    }

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。