【Redis】解决全局唯一 id 问题

news2024/10/5 17:22:32

永远要记得坚持的意义

一、全局唯一 id 场景

概念：以订单表的 id 为例

使用自增 id 会产生的问题：

id 的规律性太明显，容易让用户猜测到一些信息
受表单数据量的限制 —— 分布式存储时，会产生问题（自增长，容易产生 id 重复）

因此，我们需要定义全局 id

二、全局 id 生成器

全局 id 生成器的特性：

分布式系统下用来生成全局唯一 id 的工具，其特性有：

唯一性
高可用
高性能
递增性
安全性

全局唯一 id 生成的实现：

UUID
16进制字符串，不单调递增，jdk自带的
Redis 自增
snowflake 算法
对时钟依赖非常高
数据库自增策略
数据库单独设置一个自增表，获取自增，实现唯一效果（单调自增的数据库版，性能没有 Redis 自增好）

我们本文主要介绍使用 Redis 作为全局唯一 id 生成器

我们不直接使用 redis 自增的数值，而是拼接一些其他信息，主要拼接的信息如下：

符号位 + 时间戳 + 序列号

在这里插入图片描述

三、技术实现

封装好的 Redis 生成唯一 id 的工具类如下：

@Component
public class RedisIdWorker {

    private static final long BEGIN_TIME = 1670198400;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }


    public long nextId(String keyPrefix){
        // 1. 生成时间戳
        LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = localDateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIME;
        // 2. 生成序列号 —— 防止超过上限（Redis 自增的上限 2 的64 次幂） 解决方式：再拼接一个日期字符串
        // 2.1 获取当前日期
        String day = localDateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + day);
        // 3. 拼接并返回
        return timestamp<<32 | count; // 前 32 位为时间戳 ，后 32 位为 序列号（即 count）
    }
    
    
//   生成时间戳开始时间 —— 我这里是 2022 / 12/ 5 日开始
//    public static void main(String[] args) {
//        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 12, 5, 0, 0, 0);
//        long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
//        System.out.println(second);
//    }
}

测试类代码：

@Slf4j
@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {
    @Autowired
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    // 500 线程的线程池子
    private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);

    @Test
    public void testIdWorker() throws InterruptedException {

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(200);
        // 每个线程生成 100 个 id
        Runnable task = () -> {
            for (int i=0; i<5; i++) {
                long id = redisIdWorker.nextId("order");
                log.info("id=" + id);
            }
            latch.countDown();
        };
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i=0; i<200; i++){
            es.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        log.info("time=" + (end - begin));
    }
    
}

使用全局唯一 id 解决秒杀业务

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Override
    @Transactional
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {

        // 1. 查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2. 判断秒杀是否开始
        if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
            return Result.fail("秒杀还未开始");
        }
        // 3. 判断秒杀是否已经结束
        if(voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
            return Result.fail("秒杀已经结束");
        }
        // 4. 判断库存是否充足
        if(voucher.getStock() < 1){
            return Result.fail("库存不足");
        }
        // 5. 扣除库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")
                .eq("voucher_id", voucherId)
                .update();
        if (!success){
            return Result.fail("库存不足");
        }
        // 6. 创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 订单的参数 —— 订单 id \ 代金券 id \ 用户 id
        // 生成唯一 id
        long id = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(id);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        voucherOrder.setUserId(1L);
        save(voucherOrder);
        return Result.ok();

    }