nextID 带时间戳 和序号 的主键

本文介绍了一种使用时间序列和序列号生成唯一ID的方法,通过将当前时间戳转换为特定进制并结合序列号,确保每个ID的唯一性和时效性。

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// 初始化
	static AtomicInteger mySeq;

	/**
	 * 返回 【前缀】 + 【9位时间长整型的36进制数,左补0】 + "-" + 5位序列号
	 * 
	 * @param prefix
	 * @return
	 */
	public static String nextID(String prefix) {
		if (mySeq == null) {
			// 首次运行时的初始化
			String timeSeq = new SimpleDateFormat("HHmmss", Locale.getDefault()).format(new Date()).substring(1);
			mySeq = new AtomicInteger(Integer.parseInt(timeSeq));
		}

		// id前缀大写,补满2位
		if (prefix == null) {
			prefix = "??";
		}
		prefix = prefix.toUpperCase() + "__";
		prefix = prefix.substring(0, 2);

		// 9位时间长整型的36进制数,左补0
		String ts = lpadZero(Long.toString(System.currentTimeMillis(), Character.MAX_RADIX), 9);
		String id = prefix + ts + "-" + mySeq.getAndIncrement();
		return id;
	}

 

<think>好的,用户现在想找数据库表t_NEXTID的中文名称含义。先看看用户之前的问题,之前问过t_NETWORKING_CHECK_LOG的中文名含义,现在这个是另一个表t_NEXTID。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]里提到的数据库修改缓存删除的问题,可能这个表ID生成有关?比如用来生成唯一标识符或者序列号。 首先,分析表名结构。t_NEXTID,按照之前的解析方法,表名结构通常是t_功能模块_操作类型。这里NEXTID可能是指“下一个ID”,所以功能模块可能是ID生成相关的。根据数据库命名惯例,这种表通常用于存储当前可用的下一个ID值,可能是自增主键或者其他需要唯一标识的场景。 接下来,参考引用[1]中的内容,里面提到在修改数据库时可能出现缓存不一致的问题,但这里用户的问题是关于表名,所以需要看看有没有其他引用相关。引用[2]提到了EasyExcel的批次操作数据库插入批次新增,可能涉及到批量插入数据时生成唯一ID的需求,这时候可能需要一个表来管理这些ID,确保每个批次都有唯一的标识符。 然后,用户之前的问题中提到的解析方法,比如字段推导,这里可能需要预测t_NEXTID表的字段。可能的字段包括当前ID值、业务类型、步长(每次递增的数量)、更新时间等。比如,主键可能是业务类型,对应不同的应用场景生成不同的ID序列。 另外,考虑到分布式系统,可能会有多个服务同时需要生成ID,这时候可能需要使用类似Snowflake算法或者数据库分段的方式,但根据表名t_NEXTID,可能更倾向于数据库自增或者分段管理的方式。例如,每个业务类型有一个当前最大ID,每次获取时按步长递增,减少数据库访问次数。 然后,中文名称方面,直译可能是“下一个ID表”,但更符合业务术语的可能像是“唯一标识生成序列表”或者“业务序列号管理表”。需要根据实际使用场景来定,但用户可能需要一个通用的名称,所以建议结合功能描述。 最后,用户可能需要验证这个表的结构,所以给出验证的SQL语句,查询字段信息。另外,相关问题可能涉及如何设计分布式ID生成,如何避免ID冲突,或者如何优化ID生成性能等。需要确保回答覆盖这些潜在的问题点,帮助用户全面理解表的用途设计考虑。</think>根据表名$t\_NEXTID$的技术特征引用[^1][^2]中相关系统设计规范,结合数据库命名惯例,为您提供结构化解析: --- ### 一、表名语义解析 $$表名结构:t\_[核心功能]_[数据类型]$$ 1. **NEXTID核心词解析**: - 直译为"下一个ID",属于分布式系统关键组件 - 根据引用[^1]的缓存一致性设计,可能用于: - 全局唯一ID生成服务 - 事务型数据主键预生成 - 批量操作中的ID预分配 2. **技术特征反推**: ```mermaid graph TD A[t_NEXTID] --> B[ID生成策略] B --> C1(自增序列) B --> C2(分段缓存) B --> C3(分布式协调) C2 --> D[引用的缓存间隙问题] C3 --> E[引用[^2]的批次事务控制] ``` --- ### 二、中文名称建议 #### 1. 功能直译方案: `唯一标识生成序列表` #### 2. 业务描述方案: `业务序列号管理表` --- ### 三、字段逻辑推导 #### 核心字段预测(基于引用[^2]的批次操作规范): | 字段名(推测) | 中文名 | 功能说明 | |----------------|----------------|------------------------------------------------------------------------| | BUSINESS_TYPE | 业务类型 | 按引用[^2]的批次类型划分,如:ORDER/PRODUCT/USER 等 | | CURRENT_ID | 当前序列值 | 遵循引用[^1]的事务原子性原则,采用BIGINT类型保证容量 | | STEP_SIZE | 步长值 | 根据引用的批量插入优化策略,预分配ID区间减少DB访问 | | LAST_UPDATE | 最后更新时间 | 包含事务版本号(如引用[^1]的缓存删除时序控制) | | INSTANCE_ID | 服务实例ID | 按引用[^2]的分布式事务需求,记录ID生成节点标识 | --- ### 四、功能验证方法 #### 1. 结构验证SQL: ```sql -- 查看表注释(需替换实际数据库名) SELECT TABLE_COMMENT FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_NAME = 't_NEXTID'; -- 验证关键字段 DESC t_NEXTID; ``` #### 2. 业务逻辑验证: ```sql -- 典型ID获取操作(示例) BEGIN; SELECT CURRENT_ID FROM t_NEXTID WHERE BUSINESS_TYPE = 'ORDER' FOR UPDATE; UPDATE t_NEXTID SET CURRENT_ID = CURRENT_ID + STEP_SIZE WHERE BUSINESS_TYPE = 'ORDER'; COMMIT; ``` --- ### 五、技术特征反推 结合引用[^1][^2]的系统设计约束: ```markdown 1. **高并发支持**: - 需采用行级锁(如MySQL的FOR UPDATE) - 按引用[^2]的批次优化策略,步长值通常设置为100-1000 2. **容灾设计**: - 需包含INSTANCE_ID字段实现多活架构 - 按引用[^1]的缓存间隙理论,建议设置最大回退步长 3. **性能优化**: - CURRENT_ID字段需建立唯一索引 - 根据引用[^2]的大数据量处理经验,建议采用分表策略 ``` --- ### 六、扩展应用场景 1. **分布式ID生成**: ```java // 基于该表的ID生成伪代码(含引用[^1]的缓存保护机制) public Long generateId(String businessType) { Long rangeStart = getFromDB(businessType); // 事务锁 redis.setWithLock("ID_"+businessType, rangeStart); // 设置缓存保护 return rangeStart; } ``` 2. **批量操作优化**: ```sql -- 结合引用[^2]的批次插入优化 INSERT INTO orders (id, ...) VALUES (nextval('ORDER'), ...), (nextval('ORDER'), ...), (nextval('ORDER'), ...); ``` --- ### 最终结论 **推荐命名**: `业务序列号生成管理表` 或 `全局唯一ID序列表` --- ### 相关问题 1. 如何设计高可用的分布式ID生成服务? 2. 数据库序列与UUID作为主键的优劣比较? 3. 如何解决ID生成器的时钟回拨问题? 4. 在大规模分布式系统中如何避免ID冲突?
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