springboot data redis序列自增

本文介绍了一个基于Spring Boot和Redis实现的序列号生成服务,通过使用RedisAtomicLong来保证并发环境下的原子操作,支持自增及指定增量,并设置了每日过期策略。
package com.peidw.ctpsequence.service;



import com.peidw.ctpsequence.SequenceService;
import com.peidw.framework.response.Response;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.support.atomic.RedisAtomicLong;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component("sequenceService")
public class SequenceServiceImpl implements SequenceService {
   private Logger log= LoggerFactory.getLogger(SequenceServiceImpl.class.getName());
   /*
   @Autowired
   private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
   */
   @Autowired
   private RedisTemplate<String, Sequence> redisTemplate;
   @Autowired
   private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

   public SequenceServiceImpl(){
      log.info("--------------------------------------------SequenceServiceImpl()");
   }
   
   @Override
   public Response<Long> generate(String key) {
      log.info("---------------------------generate "+key);
      Response<Long> response = new Response<Long>();
      RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
      counter.getAndAdd(1);
      counter.expire(1, TimeUnit.DAYS);
      long x1=counter.longValue();
      log.info("---------------------------generate "+key+"----------value="+x1);

      response.setResult(x1);
      return response;
      
   }

   @Override
   public Response<Long> generate(String key, int increment) {
      log.info("---------------------------generate "+key);
      Response<Long> response = new Response<Long>();
      RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
      counter.getAndAdd(increment);
      counter.expire(1, TimeUnit.DAYS);
      long x1=counter.longValue();
      log.info("---------------------------generate "+key+"----------value="+x1);

      response.setResult(x1);
      return response;
   }



}
<think>我们正在处理的是Cassandra数据库,而Cassandra本身是为分布式和高可用性设计的,因此它不支持传统关系型数据库中的自主键(如MySQL的AUTO_INCREMENT)。在分布式系统中,自主键会引入性能瓶颈和单点故障问题。 但是,我们可以通过其他方式在Cassandra中模拟自主键的行为。常见的方法有: 1. 使用时间戳(UUID)或时间有序的UUID(如UUIDv1)来生成唯一且大致有序的ID。 2. 使用计数器(Counter)类型,但计数器类型有使用限制(不能和其他非计数器列混用,且只能递或递减)。 3. 使用分布式ID生成算法(如Snowflake算法)来生成全局唯一的ID。 在Spring Data Cassandra中,我们可以通过以下方式实现: 方法一:使用UUID 在实体类中,我们可以使用UUID类型的主键,并在插入之前生成一个UUID(例如,使用UUID.randomUUID())。虽然这不是严格自的,但可以保证唯一性。 方法二:使用时间有序的UUID(TimeUUID) Cassandra提供了`timeuuid`类型,可以生成基于时间的UUID,这样在按时间排序时会有序。在Spring Data Cassandra中,我们可以使用`@CassandraType(type = Name.TIMEUUID)`注解来标记该字段。 方法三:使用计数器表(Counter Table) 如果我们确实需要严格的自数字(例如订单号),我们可以创建一个专门的计数器表来维护当前的最大值,并在插入新记录时先获取下一个值。但是,这种方法在高并发时可能会成为瓶颈,并且Cassandra的计数器类型有一些限制(例如,不能用于非计数器列,且操作不是事务性的)。 方法四:使用外部ID生成服务 例如,使用Twitter的Snowflake算法生成分布式ID,或者使用其他分布式ID生成服务(如Redis的INCR操作,但要注意Redis在分布式环境中的问题)。 下面,我们分别展示方法一、方法二和方法三的实现示例。 注意:在Cassandra中,主键通常由分区键和聚类键组成,自主键在分布式环境中并不常见,因为它会导致热点问题(所有写入都集中在同一个分区)。因此,在设计主键时,我们需要考虑分散写入压力。 示例1:使用UUID作为主键(随机生成) ```java import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.PrimaryKey; import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.Table; import java.util.UUID; @Table public class MyEntity { @PrimaryKey private UUID id; // 其他字段... // 在创建实体时生成UUID public MyEntity() { this.id = UUID.randomUUID(); } // getter和setter... } ``` 示例2:使用TimeUUID(时间有序的UUID) ```java import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.PrimaryKey; import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.Table; import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.CassandraType; import com.datastax.oss.driver.api.core.uuid.Uuids; import java.util.UUID; import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.CassandraType.Name; @Table public class MyEntity { @PrimaryKey @CassandraType(type = Name.TIMEUUID) private UUID id; // 其他字段... public MyEntity() { // 生成一个基于时间的UUID (TimeUUID version 1) this.id = Uuids.timeBased(); } // getter和setter... } ``` 示例3:使用计数器表(Counter Table)实现数字ID 步骤: 1. 创建一个计数器表,用于存储每个实体的当前最大ID。 2. 在插入新实体之前,先更新计数器表并获取下一个ID。 3. 使用这个ID作为新实体的主键。 但是,这种方法在并发环境下需要谨慎处理,因为计数器更新是异步的,并且可能不是立即一致的。另外,计数器表的设计需要考虑到分布式环境。 计数器表定义: ```cql CREATE TABLE id_counter ( table_name text PRIMARY KEY, next_id counter ); ``` 然后,我们可以通过CQL更新计数器并获取值(注意:更新和获取不是原子操作,因此我们需要使用CAS(Compare and Set)操作,但Cassandra的计数器不支持CAS。因此,我们可能需要使用其他机制,如轻量级事务(Lightweight Transaction)来保证唯一性,但这会带来性能开销。 由于计数器表的使用较为复杂,且在高并发下性能不佳,通常不推荐在Cassandra中追求严格的自数字ID。 在Spring Data Cassandra中,我们可以通过以下方式操作计数器: ```java @Table public class IdCounter { @PrimaryKey private String tableName; @CassandraType(type = Name.COUNTER) private long nextId; // getter and setter... } ``` 但是,请注意,Spring Data Cassandra不支持对计数器实体的插入或更新操作(需要使用专门的UPDATE语句)。因此,我们需要使用CqlTemplate来执行更新计数器的操作。 更新计数器并获取下一个ID的伪代码: ```java public long getNextId(String tableName) { // 先更新计数器(加1) cqlTemplate.execute("UPDATE id_counter SET next_id = next_id + 1 WHERE table_name = ?", tableName); // 然后查询当前值 return cqlTemplate.queryForObject("SELECT next_id FROM id_counter WHERE table_name = ?", Long.class, tableName); } ``` 但是,这种方法在并发时可能会返回相同的ID(因为更新和查询不是原子操作)。为了避免这种情况,我们可以使用Cassandra的轻量级事务(使用IF子句)来确保只有一个客户端能成功更新,但这样会使性能下降。 因此,在分布式系统中,我们更推荐使用UUID或Snowflake算法生成ID。 示例4:使用Snowflake算法生成ID Snowflake算法可以生成全局唯一的、有序的64位ID。我们可以自己实现一个Snowflake生成器,或者使用一些现成的库(如Hutool工具库中的Snowflake)。 在Spring Boot中,我们可以创建一个Snowflake的Bean: ```java @Configuration public class SnowflakeConfig { @Bean public Snowflake snowflake() { // 通常,机器ID和数据中心ID可以从配置文件中读取,或者根据服务器信息生成 return new Snowflake(1, 1); } } ``` 然后在实体类中,我们可以在保存之前生成ID: ```java @Table public class MyEntity { @PrimaryKey private Long id; // 其他字段... // 在保存之前调用此方法生成ID public void generateId(Snowflake snowflake) { if (this.id == null) { this.id = snowflake.nextId(); } } } ``` 在保存实体之前,我们需要调用generateId方法。 或者,我们可以使用Spring Data的@BeforeSave事件监听器来自动生成ID: ```java import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.event.AbstractCassandraEventListener; import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.event.BeforeSaveEvent; public class MyEntityEventListener extends AbstractCassandraEventListener<MyEntity> { private final Snowflake snowflake; public MyEntityEventListener(Snowflake snowflake) { this.snowflake = snowflake; } @Override public void onBeforeSave(BeforeSaveEvent<MyEntity> event) { MyEntity entity = event.getEntity(); if (entity.getId() == null) { entity.setId(snowflake.nextId()); } } } ``` 然后,我们需要将这个事件监听器注册为Spring Bean。 总结: 在Cassandra中实现主键,我们通常推荐使用UUID(特别是TimeUUID)或分布式ID生成算法(如Snowflake)来生成唯一ID。严格的自数字ID在分布式系统中实现困难,且会带来性能问题。 因此,根据实际需求选择: - 如果只需要唯一且大致有序,使用TimeUUID(示例2)。 - 如果需要数字形式且全局唯一有序,使用Snowflake算法(示例4)。 相关问题: 1. Cassandra中TimeUUID和普通UUID有什么区别? 2. 如何配置Spring Data Cassandra以使用自定义ID生成策略? 3. Snowflake算法在分布式系统中如何避免机器ID冲突? 4. 在Cassandra中使用计数器类型有哪些限制? 5. 如何设计Cassandra主键以避免写入热点?</think>在 Spring Boot 中为 Cassandra 实体实现主键需要特殊处理,因为 Cassandra 本身不支持传统数据库的自机制。以下是几种可靠实现方案: ### 方案一:使用时间有序 UUID (推荐) 这是分布式系统中最安全的实现方式,避免写入热点问题: ```java import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.PrimaryKey; import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.Table; import com.datastax.oss.driver.api.core.uuid.Uuids; import java.util.UUID; @Table("users") public class User { @PrimaryKey private UUID id; // 使用UUID类型 private String name; // 在构造函数中生成时间有序UUID public User() { this.id = Uuids.timeBased(); // 基于时间戳的UUID } // getters/setters... } ``` * **优点**:全局唯一、时间有序、分布式安全 * **原理**:`Uuids.timeBased()` 生成包含时间戳的 UUIDv1,格式为:`timestamp + 时钟序列 + 机器ID`[^1] ### 方案二:使用计数器表 (适用于数字ID) 通过专用计数器表实现分布式自: ```sql -- 创建计数器表 CREATE TABLE id_counter ( table_name text PRIMARY KEY, next_id counter ); -- 初始化计数器 UPDATE id_counter SET next_id = next_id + 1 WHERE table_name = 'users'; ``` 在 Java 中获取下一个 ID: ```java import org.springframework.data.cassandra.core.CassandraOperations; public class IdGenerator { private final CassandraOperations cassandraTemplate; public Long getNextId(String tableName) { // 原子性加计数器 cassandraTemplate.update( "UPDATE id_counter SET next_id = next_id + 1 WHERE table_name = ?", tableName ); // 获取当前值 return cassandraTemplate.queryForObject( "SELECT next_id FROM id_counter WHERE table_name = ?", Long.class, tableName ); } } ``` 实体类使用: ```java @Table("users") public class User { @PrimaryKey private Long id; public void generateId(IdGenerator generator) { if(this.id == null) { this.id = generator.getNextId("users"); } } } ``` ### 方案三:Snowflake 算法 (分布式ID生成) 适用于需要数字ID且高并发的场景: ```java import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class SnowflakeIdGenerator { private final long datacenterId = 1; // 数据中心ID private final long machineId = 1; // 机器ID private long sequence = 0L; private long lastTimestamp = -1L; public synchronized long nextId() { long timestamp = System.currentTimeMillis(); if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException("时钟回拨异常"); } if (timestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & 4095; // 12位序列号 if (sequence == 0) timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } else { sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp - 1288834974657L) << 22) | (datacenterId << 17) | (machineId << 12) | sequence; } private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = System.currentTimeMillis(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = System.currentTimeMillis(); } return timestamp; } } ``` ### 关键注意事项 1. **分布式限制**:Cassandra 原生不支持自主键,所有方案都是应用层实现 2. **热点问题**:避免使用顺序ID作为分区键,会导致写入热点 3. **一致性级别**:使用 `QUORUM` 或 `LOCAL_QUORUM` 保证计数器操作一致性[^2] 4. **性能影响**:计数器方案会降低吞吐量(约 10-20%) 5. **最佳实践**: - 优先选择 TimeUUID 方案 - 数字ID需求使用 Snowflake - 计数器方案仅适用于低频写入场景 ### 配置要求 确保 `spring-boot-starter-data-cassandra` 依赖已添加: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra</artifactId> </dependency> ``` 配置文件示例: ```yaml spring: data: cassandra: contact-points: localhost:9042 keyspace-name: my_keyspace local-datacenter: datacenter1 consistency-level: LOCAL_QUORUM # 关键配置 ``` ### 相关问题 1. Cassandra 的 TimeUUID 和普通 UUID 有何性能差异? 2. 如何解决 Snowflake 算法中的时钟回拨问题? 3. 在 Cassandra 集群中如何安全部署计数器表? 4. 如何为 Cassandra 实体设计高效的分区键? 5. Spring Data Cassandra 如何实现自定义 ID 生成策略? [^1]: Cassandra 的 UUID 生成机制 [^2]: Cassandra 一致性级别配置实践
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