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使用Redis实现全局唯一ID

13700 框架 | 2022-5-29

在分布式系统中,做事务跟踪,数据分片,都需要使用全局唯一ID。全局唯一ID的生成方式需要满足的需求一般包括:

全局唯一ID.jpg

1.全局唯一:最基本的要求

2.趋势递增:在MySQL的innoDB引擎中使用的是聚集索引,由于使用Btree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。

3.单调递增 :保证下一个ID大于上一个ID,例如事务版本号、IM增量信息、排序等特殊需求

4.信息安全: 如果ID是连续的,恶意用户的扒取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定URL即可 所以在一些应用场景下,需要ID无规则 不规则,让竞争对手不好猜

5.含时间戳:这样就能在开发中快速了解分布式id的生成时间

6.高可用,低延迟,高QPS(对QPS不了解的,可以简单的理解为每秒的生产id的个数)


实现方案

UUID,绝对唯一但占用存储

数据库自增主键,可用性不高

Redis实现,集群宕机ID不连续

雪花算法Snowflake,依赖时钟


无意中看到黑马老师代码中利用Redis自增实现ID生产的代码,感觉比较实用,撸下来备用,方案

Redis自增ID.jpg


代码

package com.example.springboot;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

/**
 * 利用Redis自增,生成唯一ID
 */
@SpringBootTest
public class RedisIDBuilder {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    /**
     * 开始时间戳,参考方法getTimesMap()
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1645568542L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;
    /**
     * 自增前缀
     */
    private String keyPrefix = "Order";

    @Test
    public void nextId() {
        // 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
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("ID:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接
        long id = timestamp << COUNT_BITS | count;
        System.out.println(id);
    }

    /**
     * 得到某时间的时间戳
     */
    @Test
    public void getTimesMap(){
        LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.of(2022, 2, 22, 22, 22, 22);
        System.out.println(localDateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC));
    }

}


配置

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    client-name: portal
    password: l52u27lv1Jur
    lettuce:
      pool:
        max-idle: 10
        max-active: 20
        min-idle: 2
        max-wait: 5000ms
    database: 0


分析,这段代码以时间戳作为基础,即已经把ID划分到了秒,后面又根据Redis自增进行填补,根据不同业务生成不同的自增ID,由于生成的是数字,对于数据库存储和查询比较友好,而且能满足高并发时安全生成ID的要求。


END 

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