MySQL订单ID是怎么生成的
本篇内容介绍了“MySQL订单ID是怎么生成的”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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面试官:小伙子,你低着头笑什么呐。开始面试了,你知道订单ID是怎么生成的吗?
啥?订单ID怎么生成?美女怎么不按套路出牌!HashMap实现原理,我已经倒背如流,你不问。瞎问什么订单ID。
我:还能咋生成?用数据库主键自增呗。
面试官:这样不行啊。数据库主键顺序自增,每天有多少订单量被竞争对手看的一清二楚,商业机密都暴露了。
况且单机MySQL只能支持几百量级的并发,我们公司每天千万订单量,hold不住啊。
我:嗯,那就用用数据库集群,自增ID起始值按机器编号,步长等于机器数量。
比如有两台机器,第一台机器生成的ID是1、3、5、7,第二台机器生成的ID是2、4、6、8。性能不行就加机器,这并发量der一下就上去了。
面试官:小伙子,你想得倒是挺好。你有没有想过实现百万级的并发,大概就需要2000台机器,你这还只是用来生成订单ID,公司再有钱也经不起这么造。
我:既然MySQL的并发量不行,我们是不是可以提前从MySQL获取一批自增ID,加载到本地内存中,然后从内存中并发取,这并发性能岂不是杠杠滴。
面试官:你还挺上道,这种叫号段模式。并发量是上去了,但是自增ID还是不能作为订单ID的。
我:用Java自带UUID怎么样?
import java.util.UUID; /** * @author yideng * @apiNote UUID示例 */ public class UUIDTest { public static void main(String[] args) { String orderId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""); System.out.println(orderId); } }
输出结果:
58e93ecab9c64295b15f7f4661edcbc1
面试官:也不行。32位字符串会占用更大的空间,无序的字符串作数据库主键,每次插入数据库的时候,MySQL为了维护B+树结构,需要频繁调整节点顺序,影响性能。况且字符串太长,也没有任何业务含义,pass。
小伙子,你可能是没参与过电商系统,我先跟说一下生成订单ID要满足哪些条件:
全局唯一:如果订单ID重复了,肯定要完蛋。
高性能:要做到高并发、低延迟。生成订单ID都成为瓶颈了,那还得了。
高可用:至少要做到4个9,别动不动就宕机了。
易用性:如果为了满足上述要求,搞了几百台服务器,复杂且难以维护,也不行。
数值且有序递增:数值占用的空间更小,有序递增能保证插入MySQL的时候更高性能。
嵌入业务含义:如果订单ID里面能嵌入业务含义,就能通过订单ID知道是哪个业务线生成的,便于排查问题。
我擦,生成一个小小的订单ID,搞出这么多规则,还能玩下去吗?难道今天的面试要跪,怎么可能。一灯的文章我一直订阅,这个还能难得住我,陪美女程序员玩玩还当真了。
我:我听说圈内有一种流传已久的分布式、高性能、高可用的订单ID生成算法—雪花算法,完全能满足你的上述要求。雪花算法生成ID是Long类型,长度64位。
第 1 位:符号位,暂时不用。
第 2~42 位:共41位,时间戳,单位是毫秒,可以支撑大约69年
第 43~52 位:共10位,机器ID,最多可容纳1024台机器
第 53~64 位:共12位,序列号,是自增值,表示同一毫秒内产生的ID,单台机器每毫秒最多可生成4096个订单ID
代码实现:
/** * @author 一灯架构 * @apiNote 雪花算法 **/ public class SnowFlake { /** * 起始时间戳,从2021-12-01开始生成 */ private final static long START_STAMP = 1638288000000L; /** * 序列号占用的位数 12 */ private final static long SEQUENCE_BIT = 12; /** * 机器标识占用的位数 */ private final static long MACHINE_BIT = 10; /** * 机器数量最大值 */ private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT); /** * 序列号最大值 */ private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT); /** * 每一部分向左的位移 */ private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT; private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT; /** * 机器标识 */ private long machineId; /** * 序列号 */ private long sequence = 0L; /** * 上一次时间戳 */ private long lastStamp = -1L; /** * 构造方法 * @param machineId 机器ID */ public SnowFlake(long machineId) { if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) { throw new RuntimeException("机器超过最大数量"); } this.machineId = machineId; } /** * 产生下一个ID */ public synchronized long nextId() { long currStamp = getNewStamp(); if (currStamp < lastStamp) { throw new RuntimeException("时钟后移,拒绝生成ID!"); } if (currStamp == lastStamp) { // 相同毫秒内,序列号自增 sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE; // 同一毫秒的序列数已经达到最大 if (sequence == 0L) { currStamp = getNextMill(); } } else { // 不同毫秒内,序列号置为0 sequence = 0L; } lastStamp = currStamp; return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分 | machineId << MACHINE_LEFT // 机器标识部分 | sequence; // 序列号部分 } private long getNextMill() { long mill = getNewStamp(); while (mill <= lastStamp) { mill = getNewStamp(); } return mill; } private long getNewStamp() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args) { // 订单ID生成测试,机器ID指定第0台 SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0); System.out.println(snowFlake.nextId()); } }
输出结果:
6836348333850624
接入非常简单,不需要搭建服务集群,。代码逻辑非常简单,,同一毫秒内,订单ID的序列号自增。同步锁只作用于本机,机器之间互不影响,每毫秒可以生成四百万个订单ID,非常强悍。
生成规则不是固定的,可以根据自身的业务需求调整。如果你不需要那么大的并发量,可以把机器标识位拆出一部分,当作业务标识位,标识是哪个业务线生成的订单ID。
面试官:小伙子,有点东西,深藏不漏啊。再问个更难的问题,你觉得雪花算法还有改进的空间吗?
你真是打破砂锅问到底,不把我问趴下不结束。幸亏来之前我瞥了一眼一灯的文章。
我:有的,雪花算法严重依赖系统时钟。如果时钟回拨,就会生成重复ID。
面试官:有什么解决办法吗?
我:有问题就会有答案。比如美团的Leaf(美团自研一种分布式ID生成系统),为了解决时钟回拨,引入了zookeeper,原理也很简单,就是比较当前系统时间跟生成节点的时间。
有的对并发要求更高的系统,比如双十一秒杀,每毫秒4百万并发还不能满足要求,就可以使用雪花算法和号段模式相结合,比如百度的UidGenerator、滴滴的TinyId。想想也是,号段模式的预先生成ID肯定是高性能分布式订单ID的最终解决方案。
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新闻标题:MySQL订单ID是怎么生成的
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