简历_使用优化的Redis自增ID策略生成分布式环境下全局唯一ID，用于用户上传数据的命名以及多种ID的生成

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Why

我们需要设置全局唯一ID。原因：当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题。
问题：id的规律性太明显、受单表数据量的限制。所以在自己的项目中，针对上传的数据的ID的生成也可以使用全局唯一ID。表中有ID，属性类型(文本、音频、图像）以及存储位置，文件名（文件名由ID+原始文件名作为后缀组成）。
多种ID比如用户ID，订单ID。

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：高可用、唯一性、高性能、递增性、安全性。

Redis自增ID策略

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：

ID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

package com.hmdp.utils;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*/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;}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long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);// 3.拼接并返回return timestamp << COUNT_BITS | count;}
}

使用的示例代码如下：

// 7.创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 7.1.订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 7.2.用户id
voucherOrder.setUserId(userId);
// 7.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);// 7.返回订单id
return Result.ok(orderId);

每天一个key，方便统计订单量
ID 的构造是 ：时间戳 + 计数器