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來監控某個時候生成的訂單數。請問類似segmentfault和簡書等網站，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。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，正數是0，負數是1，所以id一般是正數，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位的數據機器位，可以部署在1024個節點，包括5位datacenterId和5位workerId<br> * 12位序列，毫秒內的計數，12位的計數順序號支持每個節點每毫秒(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的優點是，整體上按照時間自增排序，并且整個分布式系統內不會產生ID碰撞(由數據中心ID和機器ID作區分)，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 */ private final long workerIdBits = 5L; /** 數據標識id所占的位數 */ 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所能表示的最大十進制數) */ private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); /** 支持的最大數據標識id，結果是31 */ private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); /** 序列在id中占的位數 */ private final long sequenceBits = 12L; /** 機器ID向左移12位 */ private final long workerIdShift = sequenceBits; /** 數據標識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; /** 數據中心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 * @param workerId 工作ID (0~31) * @param datacenterId 數據中心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： UUID()，生成不重復的 id；另外設置流水號字段，使用自增。