redis实现全局唯一id

该代码示例展示了一个基于Redis的全局唯一ID生成器,通过结合时间戳和Redis的自增操作来生成ID。在测试中,展示了其在并发环境下的性能。

package org.utils;

import org.junit.jupiter.api.Test;

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;

import java.time.ZoneOffset;

import java.time.format.DateTimeFormatter;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

/**

* @author ClownMing

* Redis实现全局唯一id

*/

@Component

@SuppressWarnings({"all"})

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){ // 这个key 可以看做是业务key,不同的业务对应不同的key

// 1. 生成时间戳

long timeStamp = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) - BEGIN_TIMESTAMP;

// 2. 生成序列号

// 2.1 获取当前日期,精确到天

String date = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));

// 2.2 自增长

// 这里即便没有对应的key,redis也会自动帮我们创建

long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date,1);

// 3. 拼接并返回

return timeStamp << COUNT_BITS | count;

}

public static void main(String[] args) {

LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);

long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);

System.out.println("second = " + second);

}

@Resource

private RedisIdWorker redisIdWorker;

@Test

void testRedisIdWorker() throws InterruptedException {

ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(10);

CountDownLatch downLatch = new CountDownLatch(200);

Runnable task = () -> {

for (int i = 0; i < 100; i++) {

long id = redisIdWorker.nextId("order");

System.out.println("id = " + id);

}

downLatch.countDown();

};

long begin = System.currentTimeMillis();

for (int i = 0; i < 200; i++) {

es.submit(task);

}

downLatch.await();

long end = System.currentTimeMillis();

System.out.println("总耗时: " + (end - begin));

}

}

在分布式系统中,使用 Redis 实现全局唯一的自增流水号是一种常见且高效的方案。Redis 提供了 `INCR` 命令,该命令具有原子性,能够在高并发环境下确保自增操作的唯一性和一致性。以下是实现方法及注意事项。 ### 使用 Redis 的 `INCR` 命令生成自增 ID Redis 的 `INCR` 命令可以对一个键的值进行原子递增操作。如果键不存在,则会先初始化为 0 再进行递增。这种机制非常适合用于生成全局唯一 ID。 例如,使用如下命令可以生成一个自增 ID: ```bash INCR order_id ``` 该命令返回一个递增的整数,可以作为订单编号、日志 ID 或其他需要唯一标识符的场景使用。通过这种方式生成的 ID 具备唯一性、递增性和高性能的特点,适合分布式系统中的 ID 生成需求[^1]。 ### ID 格式设计 为了增强可读性和业务区分度,可以在 ID 中加入业务标识或时间戳前缀。例如: ```text ORDER_2024061000001 ``` 其中 `ORDER` 表示业务类型,`20240610` 表示日期,`00001` 是基于 Redis 自增的部分。通过拼接前缀和 Redis 生成的自增数值,可以实现更具语义化的唯一 ID。 ### 高可用与持久化 在生产环境中,为了保证 Redis 的高可用性,可以采用 Redis 的主从复制、哨兵机制(Sentinel)或 Redis Cluster 模式来确保服务的稳定性。此外,可以通过 AOF 或 RDB 持久化机制来防止数据丢失,确保即使在 Redis 重启后也能继续生成连续的 ID。 ### 避免重复 ID 的策略 在某些极端情况下(如 Redis 故障恢复后),如果使用了持久化机制,可能会出现 ID 重复的问题。为了避免这种情况,可以在 ID 生成逻辑中引入时间戳或业务标识符作为前缀,从而确保即使自增数值重复,整体 ID 仍然具备唯一性[^2]。 ### 示例代码(Java) 以下是一个使用 Jedis 客户端生成全局唯一 ID 的示例代码: ```java import redis.clients.jedis.Jedis; public class IdGenerator { private Jedis jedis; public IdGenerator(String host, int port) { this.jedis = new Jedis(host, port); } public String generateId(String businessKey) { Long id = jedis.incr(businessKey); return businessKey + "_" + id; } public static void main(String[] args) { IdGenerator generator = new IdGenerator("localhost", 6379); String orderId = generator.generateId("order"); System.out.println("Generated ID: " + orderId); } } ``` ### 与其他 ID 生成方案的对比 相比数据库自增 IDRedis 生成的 ID 更加灵活,适用于分库分表场景。与雪花算法(Snowflake)相比,Redis实现更为简单,但依赖于 Redis 服务的可用性。而雪花算法则不依赖外部服务,但需要处理时间回拨等问题[^3]。 ---
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