简单流水号生成 当天8位 yyyymmdd+ 当天5位00001，递增。 第二天重置00001

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本文介绍了一个简单的流水号生成系统，包括流水号实体的设计、对应的数据表结构及生成流水号的具体程序实现。该系统能确保每天生成的流水号唯一且递增。

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

1、流水号实体
   
    /** * 流水号 * @author Luxh * 2012-9-16 */public class SerialNumber {
   
    private String id;
   
    /**
   
    * 流水号
   
    */
   
    private Integer serialNo;
   
    /**
   
    * 生成日期（格式：yyyyMMdd）
   
    */
   
    private String generateDate;
   
    //getter/setter方法
   
    //…}
   
    2、流水号实体对应的数据表

    3、生成流水号的程序
   
    /**
   
    * 生成流水号
   
    * @return
   
    */
   
    public String generateSerialNumber（） {
   
    //当天的初始化流水号为1
   
    Integer serialNo = 1;
   
    //查询当天的下一个流水号
   
    String hql = “SELECT max（t.serialNo+1） FROM SerialNumber t WHERE t.generateDate=?”;
   
    String generateDate = DateUtils.formatDate（new Date（）， “yyyyMMdd”）；
   
    Object obj = session.createQuery（hql）。setParameter（0, generateDate）。uniqueResult（）；
   
    if（obj != null） {
   
    serialNo = （Integer） obj;
   
    }
   
    //将当前序列号保存到数据库
   
    SerialNumber sn = new SerialNumber（）；
   
    sn.setSerialNo（serialNo）；
   
    sn.setGenerateDate（generateDate）；
   
    session.save（sn）；
   
    //将流水号格式化为 “00001”  5位长度返回
   
    return String.format（“%05d”, serialNo）；
   
    }

流水号生成规则
admin_mvip的博客
01-30 5604
流水号生成规则 从“0001”号起始，依序不跳跃不间断地编号，形成流水编码，依次为0001、0002、0003、0004、0005、0006…等。当编至“9999”号，仍需继续编号时，从“A000”号（A000代表10000）起始重新序排，依次为A000、A001、A002…A999（A999代表10999）及B000（B000代表11000）、B001、B002…等。 代码编写 public static String getNextLsh(String maxXh){ String lsh = ""
oracle如何写循环日期自增_oracle生成编号(当前日期+4位流水号)自动增长，流水号的规则是:1月1号又从0001重新开始，每次递增1....
weixin_39779004的博客
12-29 1423
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内存实现流水号自动生成，按天重置
liuyuqin1991的专栏
07-01 6497
根据已有业务需求，并根据网上的资料借鉴（其实这个占大头，因为属于原理级，嘿嘿），写了此方法，代码如下
java流水号生成规则(固定位数，先通过数字生成，数字用完字母生成）
程序课代表的博客
09-02 6300
今天来分享一个比较有意思的递增规则，开始也研究了一会，把高中学的等比等差都用上了，小喝了一杯茶，游荡一圈回来恍然大悟，所以说劳逸结合还是蛮重要的。下面进入正题: 我的规则是第一位作为头，后面所为流水号，当然头也是可变的，从1到Z，只是在流水号从XXX001用到XXX999，z最后用到XXXZZZ的时候，头才会加一个，先贴代码: public static void main(String[]...
JAVA流水号生成规则，5位字符串，生成上千万uuid，使用0-9，A-Z36位来计算，按默认规则递增
追梦的博客
02-28 3030
因业务需要，原始uuid为5位，最多只支持10万条uuid，因业务量剧增，在不影响存量数据的情况下，需要拓展uuid，故将5位0-9的十进制规则，转换为0-9，A-Z36进制规则。 常规原则0000Z,后一位是000010，但000010存在于存量数据，故最后一位由A-Z组成.当0-99999用完后,转为0000A…0000Z…0001A…0001Z…0002A…0009Z…000AA…000ZZ…0010A…ZZZZZ.最后共计可以生成36^4*24=43670016个uuid.代码如下 package
java生成流水-格式202001270001
01-27
- 为了提高性能，可以在数据库中记录每天的最后流水号，这样在第二天开始时，可以从数据库读取前一天的结束值，而不是每次都从1开始。 5. **文件`demo`**： - 由于没有提供具体的`demo`文件内容，我们可以假设这...
基础(二)之创建每天重置的流水号和计算时间差
weixin_53998054的博客
07-12 988
创建每天重置的流水号和计算时间差
Java自增流水号生成
zhaoguowei的博客
01-16 5191
redis自增流水号生成 需求如下: 单号生成规则： “4位年份”+“1位渠道”+“6位流水号”+“1位校验” 其中6位渠道的生成和本篇文章的内容主角:redis有关 6位流水号——从“000001”开始，到“999999”结束； 看下面这个数据结构(本地搭建redis，用redis客户端做实验) 127.0.0.1:6379> set visitors 0 OK 127.0.0.1:6379> incr visitors (integer) 1 127.0.0.1:6379> incr
java流水号自增长_Java自增流水号生成
weixin_39999025的博客
02-23 1312
redis自增流水号生成需求如下:单号生成规则： “4位年份”+“1位渠道”+“6位流水号”+“1位校验”其中6位渠道的生成和本篇文章的内容主角:redis有关6位流水号——从“000001”开始，到“999999”结束；看下面这个数据结构(本地搭建redis，用redis客户端做实验)127.0.0.1:6379> set visitors 0OK127.0.0.1:6379> in...
java开发利用日期+xxx生成形如20131210001的流水号
12-10
java开发用于给上传文件附上ID，此ID号为日期+xxx，生成形如20131210001 第二天自动从20131211001开发不会重复。有问题可联系我。
流水号按天重置
qq_33755230的博客
01-17 2333
1.代码结构 private static ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); @Override public String getSerialNo(String workNo) throws ServiceException { // 加锁 logger.debug("--------加锁---------------...
业务流水号规则生成组件
dotNET跨平台
05-23 847
对于很多业务系统都需要生成业务流水号，如果订单号、购采单号等等；而这些业务流水号并不是简单的一个增长数值，它们很多时候都有一些不同的规则来定义，如不同类型的字母或地区拼音简写等。为了更灵活生成这些有规则的业务流水号BeetleX提供对应的组件，接下来简单介绍一下组件的使用。首先需要通过Nuget引用BeetleX.BNR组件，然后通过以下方...
C# 业务流水号规则生成组件
beautifull001的博客
06-10 727
业务流水号规则生成组件
java数字流水生成规则_java之流水单号的生成
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02-28 909
package com.xp.spo.utils;import com.xp.spo.model.Express;import com.xp.spo.service.ExpressService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Co...
编码规则（订单流水号生成）
Li__99的博客
10-25 1990
在电商、金融等业务场景中，订单流水号的作用不言而喻。它不仅能唯一标识一个订单，还能方便地追踪订单状态。本文将分享一种使用Java编写的编码规则，用于生成订单流水号。
根据时间创建每天重置流水号
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10-17 3209
第一次写博客，有讲解的不好的地方还请大家多多包涵哈。。。 首先，根据时间生成，我们先要格式化一下时间格式 SimpleDateFormat dmfot = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd"); //截取当前时间作为流水号 String preCode = dmfot.format(new Date()); 然后我们进行数据库查询，今天最大的流水号是多少？ ...
一种生成流水号的方法
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11-23 462
1.介绍 今天做了一个功能，生成订单流水号，当然这其实这并不是一个很难的功能，最直接的方式就是日期+主机Id+随机字符串来拼接一个流水号。但是今天有个我认为比较优雅方式来实现。我要介绍是日期+ long（商家Id+订单类型+主机ID+AtomicInteger），什么意思呢，前面的日期保持不变，后面的将商家Id,订单的类型，主机的Id，AtomicInteger，通过移位与或运算“保存”...
C#生成流水号
weixin_33813128的博客
03-05 651
流水号由8位日期加8位顺序号组成，如2010030200000056。 先从数据库中取中最大的流水号，和此时要生成的日期比较是否在同一天，是则顺序号加1，否则重新以此时日期生成流水号 Oracle sql： select nvl(max(serialnumber),0) as maxSerialNumber from tb        /// <summary> ...
Java生成不会重复且递增的流水号
最新发布
03-21
<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。递增则需要生成的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，可以转换为字符串使用，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中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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