发布优惠券的时候，每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题：
1：id的规律太明显，容易被刷
2：当数据量很大的时候，会受到单表数据的限制
缺点场景分析：
id规律场景：如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。
单表限制：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的， 于是乎我们需要保证id的唯一性。
全局ID生成器
全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一的ID工具，一般需要瞒住下列特性：
唯一性、高可用、递增性、安全性、高性能
全局唯一ID生成策略：
UUID、Redis自增长、雪花算法、数据库自增
Redis自增ID策略：
1：每天一个key,方便统计订单量；
2：ID都在是时间戳+计数器
实战：基于Redis拼接其他信息来实现全局唯一ID
全局唯一ID使用long类型的，其中时间戳是基于某一个时间点开始的。比如我们从2022.11.26 23:00:00开始，可以使用69年。
思考1：获取当前时间的秒：
思考2：时间戳,怎么计算的？
使用当前时间的秒-初始时间的秒
思考3：序列号怎么设置？
使用Redis的setnx命令,最好加上当前年月日
思考4：怎么拼接？
因为我们需要返回的是long类型的，如果使用string拼接后，还要转换。还要知道，使用string拼接，当并发量很大的时候，也会有性能问题。那么我们应该怎么处理的？
注意：我们再来看看全局唯一ID的格式。如上图，我们可以看出，共64位，其中符号位是1个，时间戳是31位。序列号是32位，发现什么了吗？如果我们把时间戳向左移动32位(因为序列号是32位。向左移动位置，空出给序列号使用)，是不是就是符号位+时间戳的了？
1：我们也知道计算机中左移动最快是x<<位数。
2：我们还需要知道，在计算机中 | 或计算：按位或运算“|”
根据上面，我们可以知道位运算序号后，就是序列号的值。序列号是多少，就是多少。
所以，我们可以知道拼接代码如下：timeStamp << 32 |no;
最终代码：
<pre class="brush:as3;toolbar:false" style="margin: 0.5em 0px; padding: 0.4em 0.6em; border-radius: 8px; background: rgb(248, 248, 248);">import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
/**
@author 凯哥Java
@description 基于Redis实现62位的全局唯一ID
@company
-
*/
@Component
public class RedisIdWorker {private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1669503600L;
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
- 序列号的位数
*/
private static final int COUNT_BITS = 32;
public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}/**
获取id
@param kyePrefix
-
@return
*/
public long nextId(String kyePrefix){
//1：生成时间戳 = 当前时间戳-开始时间戳
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timeStamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;//2：生成序列号.使用sexNx.其中加上当前年月日
//获取当前时间的你那月日
String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
//开始32位序列号
long no = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:"+kyePrefix+":"+date);
//3:拼接返回
return timeStamp << COUNT_BITS |no;
}
/**- 获取到指定时间的毫秒
- @param args
*/
public static void main(String[] args) {
LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022,11,26,23,00,00);
long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
System.out.println(second);
}
} - 序列号的位数
测试：使用多线程及countdownlatch
private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(500);
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Test
public void RedisIdWorkerTest() throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);
Runnable task = ()->{
for(int i = 0;i<100;i++){
long id = redisIdWorker.nextId("myorder");
System.out.println(id);
}
latch.countDown();
};
long begin = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0;i< 300;i++){
executorService.submit(task);
}
latch.await();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:"+(endTime-begin));
}
</pre>
