零、本文纲要

一、全局唯一ID
二、Redis生成全局唯一ID
1、snowflake算法全局唯一ID策略
2、Redis自增全局唯一ID策略
三、代码实现

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一、全局唯一ID

1、全局唯一ID特点

① 全局唯一性
② 高性能
③ 单调递增
④ 信息安全
⑤ 高可用

2、全局唯一ID生成策略

① UUID
② Redis自增
③ snowflake算法
④ 数据库自增
⑤ Zookeeper的znode版本生成ID

二、Redis生成全局唯一ID

1、snowflake算法全局唯一ID策略

此处我们参考snowflake算法的ID策略，其具体策略如下：

① 1位，固定位；
② 41位，用来记录时间戳（毫秒），接近69年；
③ 10位，用来记录工作机器id；
④ 12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id；

snowflake算法的ID策略.png

2、Redis自增全局唯一ID策略

自定义我们自己的Redis自增的ID策略，具体如下：

① 1位，固定位；
② 31位，用来记录时间戳（秒），接近69年；
③ 32位，序列号，用来记录同一秒内产生的不同id；

Redis自增的ID策略.png

三、代码实现

1、获取开始时间戳

LocalDateTime#of(int year, int month, int dayOfMonth, int hour, int minute, int second)方法，传入自己需要的起始年月日时分秒；

    public static void main(String[] args) {
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022,1,1,0,0,0);
        long l = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        System.out.println(l);
    }

如：2022年1月1日 00点00分00秒，为1640995200L。

2、编写ID生成工具类

@Component注解，将工具类注册到Spring容器当中，方便使用；
BEGIN_TIMESTAMP自定义起始的时间戳；
COUNT_BITS位移量，后续拼接全局唯一ID时使用；

@Component
public class RedisIdWorker {

    // 开始时间戳
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    // 位移量
    private static final long COUNT_BITS = 32L;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public long nextId(String keyPrefix){...}

}

timestamp获取当前设置起始时间戳的偏移量；
拼接key，例如：incr:order:20220325；
位运算拼接全局ID，timestamp << COUNT_BITS | count;；

    public long nextId(String keyPrefix){
        //1. 生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

        //2. 生成序列号
        //2.1 获取当前日期，精确到天
        String currentDate = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        //2.2 自增长
        // 拼接的key，例如：incr:order:20220325
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment(
                RedisConstants.INCR_ID
                + keyPrefix
                + RedisConstants.SEPARATE
                + currentDate);

        //3. 拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }

3、测试生成全局唯一ID

注入RedisIdWorker对象，用于测试；

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

编写测试方法：

① 使用线程池模拟并发调用，此处简单处理；

    private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);

② 使用CountDownLatch控制线程执行；

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300); //设置300阈值

        Runnable task = () -> {
            ...
            latch.countDown();//每次循环结束，latch -1
        };

        ... //开始时间
        ... //执行任务
        latch.await();//等待直到 latch 变为 0
        ... //结束时间

完整的测试方法如下：

    @Test
    public void testIDWorker() throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);

        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long id = redisIdWorker.nextId("order");
                System.out.println(id);
            }
            latch.countDown();
        };

        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            es.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("time = " + (end - begin));
    }