java 使用流水单号 生成订单编号

本文介绍了一种基于流水表的查询方法,通过使用ROW_NUMBER()函数为每条记录生成唯一序号,并按发布时间逆序排列。利用foreach循环遍历查询结果,实现GUID的精确匹配。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

有一个流水表,四个字段
自增主键
存单子的日期
单子号
guid 与订单关联的guid
select ROW_NUMBER() OVER (order by id) as rowid , releaseTime,guid from zx_serialNumber_table order by cast(releaseTime as DATETIME) DESC

ROW_NUMBER()自动生成顺序编号
通过forech遍历匹配guid,得到对应的rowid就是row_number生成的序号

List<Map<String, Object>> serialNumberList = generalService.query4staff("select ROW_NUMBER() OVER (order by id) as rowid , releaseTime,guid from zx_serialNumber_table order by cast(releaseTime as DATETIME) DESC");
for (Map<String, Object> map : serialNumberList) {
	System.out.println(computerEquipmentProcurement.getGuid());
	System.out.println(String.valueOf(map.get("guid")));
	if (String.valueOf(map.get("guid")).equals(computerEquipmentProcurement.getGuid())) {
		applicationNumber = String.valueOf(map.get("releaseTime")).substring(0, 7).replaceAll("-", "")+ "0"+String.valueOf(map.get("rowid"));
	}
}


<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何用Java生成不重复且递增的流水号。首先,我要理解用户的需求。用户想要的是在Java程序中生成流水号,这些流水号必须满足两个条件:不重复和递增。常见的应用场景可能是订单号、交易流水号等,需要保证每个号码唯一且按时间顺序递增。 接下来,我需要考虑可能的解决方案。首先,不重复可以通过唯一性保证机制来实现,比如使用时间戳、原子计数器、分布式ID生成算法等。递增则需要生成号码按照某种顺序排列,通常时间戳自然具有递增性,但如果需要更严格的顺序,可能需要结合计数器或者数据库自增主键。 然后,考虑单机环境和分布式环境的区别。在单机环境下,相对简单,可以使用synchronized或者Atomic类来保证线程安全。但在分布式系统中,多个实例同时生成ID,需要避免冲突,这时候可能需要引入分布式ID生成方案,比如Snowflake算法、数据库自增序列、Redis的自增命令等。 现在具体分析各个方法: 1. **时间戳+计数器**:使用System.currentTimeMillis()获取当前时间戳,结合一个递增的计数器。但需要注意如果在同一毫秒内生成多个ID,计数器需要足够长,且在高并发下可能溢出。同时,计数器需要是原子性的,避免线程安全问题。 2. **UUID**:虽然能保证唯一性,但UUID是随机生成的,无法保证递增,所以不符合用户需求。 3. **数据库自增主键**:利用数据库的自增字段,每次插入一条记录获取ID。但这样会增加数据库的负担,且在高并发下可能成为瓶颈。 4. **Snowflake算法**:Twitter开源的分布式ID生成算法,结合时间戳、机器ID和序列号,生成的ID是递增的。适合分布式系统,但需要配置机器ID,保证机器ID的唯一性。 5. **Redis自增命令**:利用Redis的INCR命令生成递增的序列,性能较高,但需要依赖Redis服务,增加了系统复杂性。 用户的问题中没有明确说明是单机还是分布式环境,可能需要提供多种方案供选择。用户提到“流水号”,可能更偏向于业务层面的单号,比如订单号,通常需要包含时间信息以便查询,同时保证唯一和递增。 考虑到Java的实现,可能需要结合时间戳和原子计数器。例如,将时间戳格式化为一定长度的字符串,再加上当天的序列号。但需要注意,如果应用重启,序列号如何持久化的问题,否则重启后序列号可能从0开始,导致重复。 例如,每天初始化一个序列号,从1开始,格式为yyyyMMdd + 序列号。但这种方式需要将当天的最大序列号持久化到数据库或文件中,避免重启后重复。 另外,AtomicLong可以用于单机环境下的原子递增,但分布式环境下需要其他机制。 可能的代码实现: 在单机环境下,可以使用AtomicLong,结合时间戳: ```java public class SerialNumberGenerator { private static final AtomicLong counter = new AtomicLong(0); public static String generate() { long timestamp = System.currentTimeMillis(); long seq = counter.incrementAndGet(); return String.format("%d%04d", timestamp, seq); } } ``` 但这样可能存在时间回拨的问题,或者同一毫秒内生成过多导致seq超出位数。此外,如果应用重启,计数器会重置,导致重复。 改进方案:将时间戳按天或按小时格式化,并将计数器持久化。例如,每天生成一个以日期开头的序列号,序列号部分从1开始,每天重置。但需要每天持久化当天的最大序列号,或者使用数据库来维护。 另一个方案是使用Snowflake算法,这里可以自定义一个简化版的Snowflake: ```java public class SnowflakeIdGenerator { private final long machineId; private long sequence = 0L; private long lastTimestamp = -1L; public SnowflakeIdGenerator(long machineId) { this.machineId = machineId; } public synchronized long nextId() { long timestamp = System.currentTimeMillis(); if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException("时间回拨异常"); } if (timestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & 0xFFF; // 12位序列号 if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp) << 22) | (machineId << 12) | sequence; } private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = System.currentTimeMillis(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = System.currentTimeMillis(); } return timestamp; } } ``` 这样生成的ID是64位的长整型,可以换为字符串使用,且是递增的。但需要确保machineId在分布式系统中唯一。 对于需要字符串格式的情况,可以结合时间格式和序列号: ```java public class DateSerialGenerator { private static final DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"); private static String currentDate; private static AtomicInteger counter; static { currentDate = LocalDate.now().format(formatter); counter = new AtomicInteger(0); } public static synchronized String generate() { String today = LocalDate.now().format(formatter); if (!today.equals(currentDate)) { currentDate = today; counter.set(0); } int seq = counter.incrementAndGet(); return String.format("%s%06d", currentDate, seq); } } ``` 但这种方法在应用重启后,counter会被重置为0,可能导致重复。解决方法是将当前日期和序列号持久化到数据库或文件中,每次启动时读取。 例如,使用文件存储: ```java public class FileBasedSerialGenerator { private static final String FILE_PATH = "serial.txt"; private static String currentDate; private static AtomicInteger counter; static { LocalDate now = LocalDate.now(); currentDate = now.format(DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE); try { File file = new File(FILE_PATH); if (file.exists()) { List<String> lines = Files.readAllLines(file.toPath()); String lastDate = lines.get(0); int lastSeq = Integer.parseInt(lines.get(1)); if (lastDate.equals(currentDate)) { counter = new AtomicInteger(lastSeq); } else { counter = new AtomicInteger(0); } } else { counter = new AtomicInteger(0); saveState(); } } catch (IOException e) { throw new RuntimeException("初始化序列号生成器失败", e); } } public static synchronized String generate() { LocalDate now = LocalDate.now(); String today = now.format(DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE); if (!today.equals(currentDate)) { currentDate = today; counter.set(0); saveState(); } int seq = counter.incrementAndGet(); saveState(); return String.format("%s%06d", currentDate, seq); } private static void saveState() { try { Files.write(Paths.get(FILE_PATH), Arrays.asList(currentDate, String.valueOf(counter.get()))); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException("保存序列号状态失败", e); } } } ``` 这种方法在每次生成时都会写入文件,可能会有性能问题,但保证了重启后能继续之前的序列号。不过,需要考虑文件锁的问题,避免多实例同时写入导致数据损坏。 对于分布式系统,可能需要使用数据库的自增主键或者Redis的INCR命令。例如,使用Redis: ```java public class RedisSerialGenerator { private Jedis jedis; private String keyPrefix; public RedisSerialGenerator(Jedis jedis, String keyPrefix) { this.jedis = jedis; this.keyPrefix = keyPrefix; } public String generate() { String date = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE); String key = keyPrefix + ":" + date; long seq = jedis.incr(key); return date + String.format("%08d", seq); } } ``` Redis的INCR是原子操作,可以保证分布式环境下的唯一性和递增性。但需要处理Redis连接失败的情况,以及key的过期时间,避免存储过多的日期key。 总结可能的解决方案: 1. **单机环境**:使用时间戳+Atomic计数器,结合持久化机制(如文件存储)防止重启后重复。 2. **分布式环境**: - 使用Snowflake算法生成唯一ID。 - 利用Redis的INCR命令生成每日递增序列。 - 使用数据库自增主键,结合应用实例编号生成唯一ID。 用户可能需要根据具体场景选择合适的方法。比如,高并发分布式系统适合Snowflake或Redis方案;单机或低并发可以使用文件持久化的计数器。 最后,需要提醒用户注意线程安全、持久化、分布式协调等问题,并提供相应的异常处理机制,比如处理时间回拨、Redis连接失败等。</think>在Java生成不重复且递增的流水号,需结合唯一性保障和顺序性设计。以下是几种常见方法: --- ### **方法1:时间戳+原子计数器** 使用时间戳保证递增性,结合原子计数器(如`AtomicLong`)确保线程安全: ```java public class TimestampSerialGenerator { private static final AtomicLong counter = new AtomicLong(0); public static String generate() { long timestamp = System.currentTimeMillis(); long seq = counter.incrementAndGet(); return String.format("%d%04d", timestamp, seq); } } ``` **缺点**:应用重启后计数器重置,可能导致重复。需持久化计数器状态到文件或数据库[^1]。 --- ### **方法2:Snowflake算法(分布式场景)** Twitter的Snowflake算法生成64位ID,包含时间戳、机器ID和序列号,天然递增且唯一: ```java public class SnowflakeIdGenerator { private final long machineId; // 需唯一 private long sequence = 0L; private long lastTimestamp = -1L; public synchronized long nextId() { long timestamp = System.currentTimeMillis(); if (timestamp < lastTimestamp) throw new RuntimeException("时间回拨异常"); if (timestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & 0xFFF; // 12位序列号 if (sequence == 0) timestamp = waitNextMillis(lastTimestamp); } else sequence = 0L; lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp) << 22) | (machineId << 12) | sequence; } private long waitNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = System.currentTimeMillis(); while (timestamp <= lastTimestamp) timestamp = System.currentTimeMillis(); return timestamp; } } ``` **优点**:分布式适用;**注意**:需确保机器ID唯一[^1]。 --- ### **方法3:Redis自增命令** 利用Redis的原子性`INCR`命令生成每日递增序列: ```java public class RedisSerialGenerator { private Jedis jedis; // Redis客户端 private String keyPrefix = "serial"; public String generate() { String date = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE); String key = keyPrefix + ":" + date; long seq = jedis.incr(key); // 原子递增 return date + String.format("%08d", seq); } } ``` **优点**:天然支持分布式;**缺点**:依赖Redis可用性[^2]。 --- ### **方法4:数据库自增主键** 通过数据库自增字段生成唯一ID(如MySQL): ```sql CREATE TABLE serial_numbers (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY); ``` Java中插入空记录并获取生成的ID: ```java try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { Statement stmt = conn.createStatement(); stmt.executeUpdate("INSERT INTO serial_numbers VALUES ()", Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); ResultSet rs = stmt.getGeneratedKeys(); if (rs.next()) return rs.getLong(1); } ``` **适用场景**:低并发且允许数据库交互延迟的场景。 --- ### **对比与选择** | 方法 | 适用场景 | 唯一性保证 | 递增性 | 复杂度 | |--------------------|---------------|------------|--------|--------| | 时间戳+计数器 | 单机 | 需持久化 | 是 | 低 | | Snowflake | 分布式 | 是 | 是 | 中 | | Redis | 分布式/高并发 | 是 | 是 | 高 | | 数据库自增主键 | 低并发 | 是 | 是 | 中 | ---
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