在SpringBoot中實現(xiàn)一個訂單號生成系統(tǒng)的示例代碼

更新時間：2024年02月10日 07:49:38 作者：一只愛擼貓的程序猿

在Spring Boot中設計一個訂單號生成系統(tǒng),主要考慮到生成的訂單號需要滿足的幾個要求：唯一性、可擴展性、以及可能的業(yè)務相關性,本文給大家介紹了幾種常見的解決方案及相應的示例代碼,需要的朋友可以參考下

1. UUID

最簡單的方法是使用UUID生成唯一的訂單號。UUID（Universally Unique Identifier）是一種廣泛使用的標識符，由128位組成，通常以32個十六進制數(shù)字表示，分為五組，形式為8-4-4-4-12的字符串，例如123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000。UUID全球唯一，實現(xiàn)簡單，但缺點是UUID較長，不易記憶和存儲。

實例代碼

Java中生成UUID的示例代碼如下：

import java.util.UUID;

public class UUIDGenerator {

    public static String generateUUID() {
        // 生成一個UUID
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        
        // 將UUID轉換為字符串
        String uuidAsString = uuid.toString();
        
        // 返回UUID字符串
        return uuidAsString;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String uuid = generateUUID();
        System.out.println("Generated UUID: " + uuid);
    }
}

2. 數(shù)據(jù)庫序列或自增ID

利用數(shù)據(jù)庫的序列（如PostgreSQL的SEQUENCE）或自增ID（如MySQL的AUTO_INCREMENT）生成唯一的訂單號。數(shù)據(jù)庫序列或自增ID是一種常見的生成唯一標識符的方法，特別是在單體應用或非分布式系統(tǒng)中。這種方法依賴于數(shù)據(jù)庫的內置機制來保證每次插入新記錄時自動產(chǎn)生一個唯一的標識符，缺點是難以在分布式環(huán)境中維護唯一性。

// 假設使用JPA
@Entity
public class Order {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;
    
    // 其他屬性
}

數(shù)據(jù)庫序列（如PostgreSQL的SEQUENCE）

CREATE SEQUENCE order_id_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1;

CREATE TABLE orders (
    order_id bigint NOT NULL DEFAULT nextval('order_id_seq'),
    order_data text
);

自增ID（如MySQL的AUTO_INCREMENT）

CREATE TABLE orders (
    order_id INT AUTO_INCREMENT,
    order_data TEXT,
    PRIMARY KEY (order_id)
);

3. 時間戳+隨機數(shù)/序列

結合時間戳和隨機數(shù)（或自定義序列）生成訂單號，以保證唯一性和可讀性?？梢酝ㄟ^添加業(yè)務相關的前綴來增強業(yè)務相關性。

實例代碼

以下是一個簡單的Java示例，展示了如何結合時間戳、隨機數(shù)和業(yè)務前綴生成訂單號：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class OrderNumberGenerator {

    private static final SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
    private static final int RANDOM_NUM_BOUND = 10000; // 定義隨機數(shù)范圍

    public static String generateOrderNumber(String prefix) {
        // 生成時間戳部分
        String timestamp = dateFormat.format(new Date());
        
        // 生成隨機數(shù)部分
        int randomNumber = ThreadLocalRandom.current().nextInt(RANDOM_NUM_BOUND);
        
        // 組合成訂單號
        return prefix + timestamp + String.format("%04d", randomNumber);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例：生成訂單號，假設業(yè)務前綴為"ORD"
        String orderNumber = generateOrderNumber("ORD");
        System.out.println("Generated Order Number: " + orderNumber);
    }
}

4. 分布式唯一ID生成方案

在分布式系統(tǒng)中，可以使用像Twitter的Snowflake算法生成唯一的ID。Snowflake算法可以生成一個64位的長整數(shù)，其中包含時間戳、數(shù)據(jù)中心ID、機器ID和序列號，以確保生成的ID既唯一又有序。

Snowflake ID結構

Snowflake生成的64位ID可以分為以下幾個部分：

1位符號位：由于整數(shù)的最高位是符號位，且64位整數(shù)中的最高位為符號位，通常這一位為0，保證ID為正數(shù)。
41位時間戳位：記錄時間戳的差值（相對于某個固定的時間點），單位到毫秒。41位時間戳可以使用69年。
10位數(shù)據(jù)中心ID和機器ID：通常分為5位數(shù)據(jù)中心ID和5位機器ID，最多支持32個數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心最多支持32臺機器。
12位序列號：用來記錄同一毫秒內生成的不同ID，12位序列號支持每個節(jié)點每毫秒產(chǎn)生4096個ID序號。

以下是一個簡化的Snowflake算法實現(xiàn)示例：

public class SnowflakeIdGenerator {

    private long datacenterId; // 數(shù)據(jù)中心ID
    private long machineId;    // 機器ID
    private long sequence = 0L; // 序列號
    private long lastTimestamp = -1L; // 上一次時間戳

    private final long twepoch = 1288834974657L;
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    private final long machineIdBits = 5L;
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    private final long maxMachineId = -1L ^ (-1L << machineIdBits);
    private final long sequenceBits = 12L;

    private final long machineIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + machineIdBits;
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + machineIdBits + datacenterIdBits;
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    public SnowflakeIdGenerator(long datacenterId, long machineId) {
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than %d or less than 0");
        }
        if (machineId > maxMachineId || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than %d or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (machineId << machineIdShift) |
                sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

下面是對這段代碼的逐行解釋：

類定義和變量初始化

private long datacenterId; 定義數(shù)據(jù)中心ID。
private long machineId; 定義機器ID。
private long sequence = 0L; 序列號，用于同一毫秒內生成多個ID時區(qū)分這些ID。
private long lastTimestamp = -1L; 上一次生成ID的時間戳。

以下是Snowflake算法的一些關鍵參數(shù)：

private final long twepoch = 1288834974657L; 系統(tǒng)的起始時間戳，這里是Snowflake算法的作者選擇的一個固定的時間點（2010-11-04 09:42:54.657 GMT）。
private final long datacenterIdBits = 5L; 數(shù)據(jù)中心ID所占的位數(shù)。
private final long machineIdBits = 5L; 機器ID所占的位數(shù)。
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); 數(shù)據(jù)中心ID的最大值，這里通過位運算計算得出。
private final long maxMachineId = -1L ^ (-1L << machineIdBits); 機器ID的最大值，同樣通過位運算得出。
private final long sequenceBits = 12L; 序列號占用的位數(shù)。

以下是一些用于位運算的參數(shù)，用于計算最終的ID：

private final long machineIdShift = sequenceBits; 機器ID的偏移位數(shù)。
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + machineIdBits; 數(shù)據(jù)中心ID的偏移位數(shù)。
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + machineIdBits + datacenterIdBits; 時間戳的偏移位數(shù)。
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); 用于保證序列號在指定范圍內循環(huán)。

構造函數(shù)

構造函數(shù)SnowflakeIdGenerator(long datacenterId, long machineId)接收數(shù)據(jù)中心ID和機器ID作為參數(shù)，并對這些參數(shù)進行校驗，確保它們在合法范圍內。

ID生成方法

public synchronized long nextId()是生成ID的核心方法，使用synchronized保證線程安全。
- 首先獲取當前時間戳。
- 如果當前時間戳小于上一次生成ID的時間戳，拋出異常，因為時鐘回撥會導致ID重復。
- 如果當前時間戳等于上一次的時間戳（即同一毫秒內），通過增加序列號生成不同的ID；如果序列號溢出（超過最大值），則等待到下一個毫秒。
- 如果當前時間戳大于上一次的時間戳，重置序列號為0。
- 最后，將時間戳、數(shù)據(jù)中心ID、機器ID和序列號按照各自的偏移量左移，然后進行位或運算，組合成一個64位的ID。