問題描述

正在做一個電商項目，在生成id的時候遇到了一點問題。直接采用mysql的auto_increment肯定是不行的，因為這樣的話生成訂單不太安全，第三方可以直接通過id來監(jiān)控某個時候生成的訂單數(shù)。請問類似segmentfault和簡書等網(wǎng)站，我注意到它們生成文章的id一般都比較隨機，為了考慮查找效率肯定不是通過隨機數(shù)。請問生成訂單id我應該采取什么方式？

問題解答

考慮snowflake算法嗎？

幫你搜到一個

/** * Twitter_Snowflake<br> * SnowFlake的結構如下(每部分用-分開):<br> * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br> * 1位標識，由于long基本類型在Java中是帶符號的，最高位是符號位，正數(shù)是0，負數(shù)是1，所以id一般是正數(shù)，最高位是0<br> * 41位時間截(毫秒級)，注意，41位時間截不是存儲當前時間的時間截，而是存儲時間截的差值（當前時間截 - 開始時間截) * 得到的值），這里的的開始時間截，一般是我們的id生成器開始使用的時間，由我們程序來指定的（如下下面程序IdWorker類的startTime屬性）。41位的時間截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br> * 10位的數(shù)據(jù)機器位，可以部署在1024個節(jié)點，包括5位datacenterId和5位workerId<br> * 12位序列，毫秒內的計數(shù)，12位的計數(shù)順序號支持每個節(jié)點每毫秒(同一機器，同一時間截)產生4096個ID序號<br> * 加起來剛好64位，為一個Long型。<br> * SnowFlake的優(yōu)點是，整體上按照時間自增排序，并且整個分布式系統(tǒng)內不會產生ID碰撞(由數(shù)據(jù)中心ID和機器ID作區(qū)分)，并且效率較高，經測試，SnowFlake每秒能夠產生26萬ID左右。 */public class SnowflakeIdWorker { // ==============================Fields=========================================== /** 開始時間截 (2015-01-01) */ private final long twepoch = 1420041600000L; /** 機器id所占的位數(shù) */ private final long workerIdBits = 5L; /** 數(shù)據(jù)標識id所占的位數(shù) */ private final long datacenterIdBits = 5L; /** 支持的最大機器id，結果是31 (這個移位算法可以很快的計算出幾位二進制數(shù)所能表示的最大十進制數(shù)) */ private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); /** 支持的最大數(shù)據(jù)標識id，結果是31 */ private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); /** 序列在id中占的位數(shù) */ private final long sequenceBits = 12L; /** 機器ID向左移12位 */ private final long workerIdShift = sequenceBits; /** 數(shù)據(jù)標識id向左移17位(12+5) */ private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /** 時間截向左移22位(5+5+12) */ private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; /** 生成序列的掩碼，這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */ private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); /** 工作機器ID(0~31) */ private long workerId; /** 數(shù)據(jù)中心ID(0~31) */ private long datacenterId; /** 毫秒內序列(0~4095) */ private long sequence = 0L; /** 上次生成ID的時間截 */ private long lastTimestamp = -1L; //==============================Constructors===================================== /** * 構造函數(shù) * @param workerId 工作ID (0~31) * @param datacenterId 數(shù)據(jù)中心ID (0~31) */ public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format('worker Id can’t be greater than %d or less than 0', maxWorkerId));}if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format('datacenter Id can’t be greater than %d or less than 0', maxDatacenterId));}this.workerId = workerId;this.datacenterId = datacenterId; } // ==============================Methods========================================== /** * 獲得下一個ID (該方法是線程安全的) * @return SnowflakeId */ public synchronized long nextId() {long timestamp = timeGen();//如果當前時間小于上一次ID生成的時間戳，說明系統(tǒng)時鐘回退過這個時候應當拋出異常if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException( String.format('Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds', lastTimestamp - timestamp));}//如果是同一時間生成的，則進行毫秒內序列if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //毫秒內序列溢出 if (sequence == 0) {//阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); }}//時間戳改變，毫秒內序列重置else { sequence = 0L;}//上次生成ID的時間截lastTimestamp = timestamp;//移位并通過或運算拼到一起組成64位的IDreturn ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //| (datacenterId << datacenterIdShift) //| (workerId << workerIdShift) //| sequence; } /** * 阻塞到下一個毫秒，直到獲得新的時間戳 * @param lastTimestamp 上次生成ID的時間截 * @return 當前時間戳 */ protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = timeGen();while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen();}return timestamp; } /** * 返回以毫秒為單位的當前時間 * @return 當前時間(毫秒) */ protected long timeGen() {return System.currentTimeMillis(); } //==============================Test============================================= /** 測試 */ public static void main(String[] args) {SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);for (int i = 0; i < 1000; i++) { long id = idWorker.nextId(); System.out.println(Long.toBinaryString(id)); System.out.println(id);} }}

文章鏈接 http://www.cnblogs.com/reluce...

使用 mysql 內置函數(shù)： UUID()，生成不重復的 id；另外設置流水號字段，使用自增。