快捷導(dǎo)航

Java生成訂單號或唯一id的高并發(fā)方案(4種方法)

更新時間：2024年01月22日 15:54:06 作者：吳名氏.

本文主要介紹了Java生成訂單號或唯一id的高并發(fā)方案,包括4種方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1、直接使用uuid

public static String getUUID() {
        String replaceUUID = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
        return replaceUUID;
    }

但由于生成的數(shù)據(jù)沒有規(guī)律性，并且太長；

測試：循環(huán)1000w次

測試代碼：

    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Set set=new HashSet<>();
        for(int i=0;i<10000000;i++){
            String uuid = getUUID();
            System.out.println("uuid---"+i+"======="+uuid);
            set.add(uuid);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("set.size():"+set.size());
        System.out.println("endTime-startTime:"+(endTime-startTime));
    }

控制臺提示：

2、用時間（精確到毫秒）+隨機(jī)數(shù)

         //時間（精確到毫秒）
        DateTimeFormatter ofPattern = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmssSSS");
        String localDate = LocalDateTime.now().format(ofPattern);
        //隨機(jī)數(shù)
        String randomNumeric = RandomStringUtils.randomNumeric(8);

for循環(huán)1000w次，發(fā)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)太多。因此光靠隨機(jī)數(shù)并不可靠。

3、使用時間（精確到毫秒）+隨機(jī)數(shù)+用戶id（業(yè)務(wù)id）

注意:如果是類似用戶id，項目當(dāng)中集成了權(quán)限框架，使用工具類獲取即可，就不用傳參了

   /**
     * 生成訂單號（25位）：時間（精確到毫秒）+3位隨機(jī)數(shù)+5位用戶id
     */
    public static synchronized  String getOrderNum(Long userId) {
        //時間（精確到毫秒）
        DateTimeFormatter ofPattern = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmssSSS");
        String localDate = LocalDateTime.now().format(ofPattern);
        //3位隨機(jī)數(shù)
        String randomNumeric = RandomStringUtils.randomNumeric(3);
        //5位用戶id
        int subStrLength = 5;
        String sUserId = userId.toString();
        int length = sUserId.length();
        String str;
        if (length >= subStrLength) {
            str = sUserId.substring(length - subStrLength, length);
        } else {
            str = String.format("%0" + subStrLength + "d", userId);
        }
        String orderNum = localDate + randomNumeric + str;
        log.info("訂單號:{}", orderNum);
        return orderNum;
    }

在2的基礎(chǔ)上改造，加入用戶的id等其他的業(yè)務(wù)id。

4.Java實現(xiàn)Snowflake算法的方案（高并發(fā)下，推薦使用這個）

package com.lucifer.order.util.idgenerate;
 
/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的結(jié)構(gòu)如下(每部分用-分開):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位標(biāo)識，由于long基本類型在Java中是帶符號的，最高位是符號位，正數(shù)是0，負(fù)數(shù)是1，所以id一般是正數(shù)，最高位是0<br>
 * 41位時間截(毫秒級)，注意，41位時間截不是存儲當(dāng)前時間的時間截，而是存儲時間截的差值（當(dāng)前時間截 - 開始時間截)
 * 得到的值），這里的的開始時間截，一般是我們的id生成器開始使用的時間，由我們程序來指定的（如下下面程序IdWorker類的startTime屬性）。41位的時間截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的數(shù)據(jù)機(jī)器位，可以部署在1024個節(jié)點，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列，毫秒內(nèi)的計數(shù)，12位的計數(shù)順序號支持每個節(jié)點每毫秒(同一機(jī)器，同一時間截)產(chǎn)生4096個ID序號<br>
 * 加起來剛好64位，為一個Long型。<br>
 * SnowFlake的優(yōu)點是，整體上按照時間自增排序，并且整個分布式系統(tǒng)內(nèi)不會產(chǎn)生ID碰撞(由數(shù)據(jù)中心ID和機(jī)器ID作區(qū)分)，并且效率較高，經(jīng)測試，SnowFlake每秒能夠產(chǎn)生26萬ID左右。
 *
 * @author Lucifer
 */
public class SnowFlake {
 
    // ==============================Fields===========================================
    /**
     * 開始時間截 (2018-07-03)
     */
 
    private final long twepoch = 1530607760000L;
 
    /**
     * 機(jī)器id所占的位數(shù)
     */
    private final long workerIdBits = 5L;
 
    /**
     * 數(shù)據(jù)標(biāo)識id所占的位數(shù)
     */
    private final long datacenterIdBits = 5L;
 
    /**
     * 支持的最大機(jī)器id，結(jié)果是31 (這個移位算法可以很快的計算出幾位二進(jìn)制數(shù)所能表示的最大十進(jìn)制數(shù))
     */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 
    /**
     * 支持的最大數(shù)據(jù)標(biāo)識id，結(jié)果是31
     */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 
    /**
     * 序列在id中占的位數(shù)
     */
    private final long sequenceBits = 12L;
 
    /**
     * 機(jī)器ID向左移12位
     */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
 
    /**
     * 數(shù)據(jù)標(biāo)識id向左移17位(12+5)
     */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
 
    /**
     * 時間截向左移22位(5+5+12)
     */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
 
    /**
     * 生成序列的掩碼，這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
 
    /**
     * 工作機(jī)器ID(0~31)
     */
    private long workerId;
 
    /**
     * 數(shù)據(jù)中心ID(0~31)
     */
    private long datacenterId;
 
    /**
     * 毫秒內(nèi)序列(0~4095)
     */
    private long sequence = 0L;
 
    /**
     * 上次生成ID的時間截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;
 
    //==============================Constructors=====================================
 
    /**
     * 構(gòu)造函數(shù)
     *
     * @param workerId     工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 數(shù)據(jù)中心ID (0~31)
     */
    public SnowFlake(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
 
    // ==============================Methods==========================================
 
    /**
     * 獲得下一個ID (該方法是線程安全的)
     *
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
 
        //如果當(dāng)前時間小于上一次ID生成的時間戳，說明系統(tǒng)時鐘回退過這個時候應(yīng)當(dāng)拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
 
        //如果是同一時間生成的，則進(jìn)行毫秒內(nèi)序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒內(nèi)序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //時間戳改變，毫秒內(nèi)序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }
 
        //上次生成ID的時間截
        lastTimestamp = timestamp;
 
        //移位并通過或運算拼到一起組成64位的ID
        return (((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (datacenterId << datacenterIdShift)
                | (workerId << workerIdShift)
                | sequence);
    }
 
    /**
     * 阻塞到下一個毫秒，直到獲得新的時間戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的時間截
     * @return 當(dāng)前時間戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
 
    /**
     * 返回以毫秒為單位的當(dāng)前時間
     *
     * @return 當(dāng)前時間(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
 
    //==============================Test=============================================
 
    /**
     * 測試
     */
    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        SnowFlake idWorker = new SnowFlake(0, 0);
        Set set = new HashSet();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            set.add(id);
            System.out.println("id----"+i+":"+id);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("set.size():" + set.size());
        System.out.println("endTime-startTime:" + (endTime - startTime));
    }
}

也可以在雪花算法生成的id的基礎(chǔ)上拼接日期，不過性能有所損耗。

 public static String timestampConversionDate(String param) {
        Instant timestamp = Instant.ofEpochMilli(new Long(param));
        System.out.println("timestamp:"+param);
        LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.ofInstant(timestamp, ZoneId.systemDefault());
        String format = localDateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"));
        return format;
    }

測試1：

循環(huán)1000w次，發(fā)現(xiàn)并無重復(fù)

測試2：100個線程，每個線程負(fù)責(zé)生成10w個id

//多線程測試
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000000);
        final SnowFlake idWorker = new SnowFlake(0, 0);
        Set set = Collections.synchronizedSet(new HashSet());
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Thread thread = new Thread(() -> {
                for (int i1 = 0; i1 < 100000; i1++) {
                    long id = idWorker.nextId();
                    System.out.println("id:"+id);
                    set.add(id);
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
            thread.start();
        }
        countDownLatch.await();
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("set.size():" + set.size());
        System.out.println("endTime-startTime:" + (endTime - startTime));
    }