【SpringBoot篇】基于Redis实现生成全局唯一ID的方法

た入场券 2024-04-17 06:39 70阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  ?生成全局唯一ID
 *  ?为什么要生成全局唯一id
 *  ?生成全局id的方法
 *  ✨代码实现

![在这里插入图片描述][42919ffb2428481fa9386a2025e5f4ea.png]

## ?生成全局唯一ID ##

是一种在分布式系统下用来生成全局唯一id的工具  
![请添加图片描述][f44974b8b9a542d39f9cfc09d2755e20.jpeg]

在项目中生成全局唯一ID有很多好处，其中包括：

*  数据库主键：在数据库中，唯一ID可以作为主键，确保每条记录的唯一性，便于快速检索和更新数据。
 *  分布式系统：在分布式系统中，生成全局唯一ID可以避免不同节点生成相同的ID，确保整个系统的数据一致性。
 *  日志追踪：在日志系统中，给每条日志分配唯一ID可以方便进行日志的追踪和分析。
 *  安全性：某些场景下，需要对数据进行加密或者数据权限控制，唯一ID可以作为安全机制的一部分。
 *  缓存键值：在缓存系统中，使用唯一ID作为键值可以避免不同数据之间的冲突。
 *  数据分片：在分布式存储系统中，唯一ID可以作为数据分片的标识，便于数据的存储和查询。

总之，生成全局唯一ID有助于提高系统的可用性、数据的完整性和安全性，同时也方便数据的管理和分析。因此，在许多项目中都会需要生成全局唯一ID来满足系统的需求。

## ?为什么要生成全局唯一id ##

生成全局唯一ID的主要目的是确保系统中的实体（如对象、记录、消息等）具有唯一性标识。以下是一些常见的原因：

*  数据唯一性：全局唯一ID可以确保在系统中每个实体都有一个独一无二的标识符，避免数据冲突和重复。
 *  数据库索引：全局唯一ID通常用作数据库表的主键或索引，以提高数据查询和检索的效率。
 *  分布式系统：在分布式系统中，各个节点可能同时生成ID，为了避免ID的冲突，需要使用全局唯一ID算法确保整个系统中的ID唯一性。
 *  数据跟踪与关联：通过给实体分配唯一ID，可以轻松追踪和关联数据，例如日志记录、事务管理、审计等。
 *  安全性和权限控制：全局唯一ID可以用于确保数据的安全性和权限控制，限制对特定实体的访问和操作。
 *  缓存与缓存失效：在缓存系统中，使用全局唯一ID作为缓存键，可以确保不同实体之间的键不会冲突，并且在缓存失效时能够正确地重新加载数据。

总结来说，生成全局唯一ID有助于确保数据的唯一性、提高系统的可用性和性能，并支持数据跟踪、安全性和权限控制等功能。这在许多系统和应用中都是一个重要的需求。

## ?生成全局id的方法 ##

![请添加图片描述][b7ea22dee6214665b2078fe892f1eb52.jpeg]

## ✨代码实现 ##

> ID生成器的算法如下  
> ![在这里插入图片描述][8c464ea3dc1040a0b02d5ff176c93333.png]

我们要先生成时间戳，在生成序列号，然后进行拼接

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;
        }
    }

> 这段代码的 timestamp << COUNT\_BITS | count;是怎么算出序列号的  
> ![在这里插入图片描述][76be2062c60d43bba137a592e73f21ee.png]

在这段代码中，timestamp << COUNT\_BITS | count 是通过位运算来生成最终的ID值。

首先，timestamp 是时间戳，代表了从开始时间戳到当前时间的秒数差。COUNT\_BITS 是序列号的位数，这里是32位。

位运算符 << 是左移操作符，将 timestamp 的二进制表示向左移动 COUNT\_BITS 位，`就是将时间戳占据高位。这样做是为了给序列号腾出足够的空间`。

然后，使用位运算符 | 进行按位或操作，将左移后的时间戳与序列号 count 进行按位或操作，合并它们的二进制表示。

最终得到的结果就是一个64位的ID，其中高位是时间戳部分，低位是序列号部分。

> 编写代码进行测试  
> ![在这里插入图片描述][8d8349a432c34f698224c1c6131bf18a.png]

package com.hmdp;
    
    import com.hmdp.entity.Shop;
    import com.hmdp.service.impl.ShopServiceImpl;
    import com.hmdp.utils.CacheClient;
    import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
    import org.junit.jupiter.api.Test;
    import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
    import org.springframework.data.geo.Point;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
    import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
    
    import javax.annotation.Resource;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import java.util.stream.Collectors;
    
    import static com.hmdp.utils.RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY;
    import static com.hmdp.utils.RedisConstants.SHOP_GEO_KEY;
    
    @SpringBootTest
    class HmDianPingApplicationTests {
        
    
        @Resource
        private CacheClient cacheClient;
    
        @Resource
        private ShopServiceImpl shopService;
    
        @Resource
        private RedisIdWorker redisIdWorker;
    
    		private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);
    
        @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(); //等待上面的结束
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("time = " + (end - begin));
        }
    
        @Test
        void testSaveShop() throws InterruptedException {
        
            Shop shop = shopService.getById(1L);
            cacheClient.setWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY + 1L, shop, 10L, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }

> 在技术的道路上，我们不断探索、不断前行，不断面对挑战、不断突破自我。科技的发展改变着世界，而我们作为技术人员，也在这个过程中书写着自己的篇章。让我们携手并进，共同努力，开创美好的未来！愿我们在科技的征途上不断奋进，创造出更加美好、更加智能的明天！

![在这里插入图片描述][8f6c1cf5e45f44e488600b87e1bb98f2.png_pic_center]

[42919ffb2428481fa9386a2025e5f4ea.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/15/17f42c9a36604528b6fee01afec30cef.png
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