全局主键生成器-支持单JVM1秒近1000万订单生成

全局主键生成器

介绍：
相对于DB自增序列的全局主键生成器，性能更高，同时保留业务需求的业务含义，
对于有分库分表需求的业务同时可以存储分库和分表的信息，对于高并发的互联网企业分库分表生成主键来说是一种很好的方法

package com.tongbanjie.trade.test.base;

import java.net.InetAddress;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import com.tongbanjie.commons.util.TSS;

public class TestGenId {
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		
		/**
		 * 项目：交易单分表
		 * 
		 *  需求
		 *  查询需求： 1. userId维度
		 *  		 2. 产品维度
		 *  		 3. 商户维度
		 *  		 4. 时间区间维度
		 *  
		 *  预计订单量：
		 *  	  一单平均10000， 一年交易额5000亿， 需要成功订单量 = 500000000000 / 10000 = 50000000 5000万订单
		 *  	 购买加回款应该是1亿订单量, 所以， 单表2000万， 一年需要5张表
		 *  
		 *  	最后扩展64库 + 64表， 共64*64 = 4096表， 4096 * 2000万 = 819亿订单够用了， 819亿 * 10000 = 8190000亿  819万亿，够用了
		 *  
		 *  全局唯一主键：
		 *  	15位时间戳 + 自增序号四位 + 机器后两段IP，6位 + 备用1位 + 分库信息两位 + 分表信息两位  共30位，  回款改造前
		 *  	15位时间戳 + 自增序号四位 + 机器后两段IP，6位 + 备用3位 + 分库信息两位 + 分表信息两位  共32位，  回款改造后
		 *      
		 *      单JVM支持最多1s  1000 * 9999 = 9999000, 999万9千笔订单，后续还可以扩展。
		 *  
		 *  分库规则：
		 *  	寻找到数据库  (userId/100) % 64 + 1 找到数据库    订单最多64个库    目前一个库   二分法裂变扩容
		 *  分表规则：
		 *  	寻找到表信息  userId % 64 + 1 找到表信息    一个库最多64个表   目前分8张表    以后二分法裂变扩容
		 *  
		 *  迁移规则：
		 *  	迁移方案同步写， 目前用动态表名， 以后分表中间件稳定后， 迁移过去
		 *  
		 *  查询改造：
		 *  	原接口不变，对用户无感知， 底层钩子遍历
		 */

		// 只获取本地局域网IP即可
		String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
		String[] ipArray = ip.split("\\.");

		final String lastTwoPhaseIp = StringUtils.rightPad(ipArray[2], 3, '0')
				+ StringUtils.leftPad(ipArray[3], 3, '0');
		
		for (int i = 0; i < 100000; i++) {
			new Thread(new Runnable() {
				
				@Override
				public void run() {
					// TSS commons工具类
					String tss = TSS.getTimeStampSequence();
					String id = tss + lastTwoPhaseIp + "000" + "01" + "08";
					System.out.println(id);
				}
			}).start();
		}
	}
	
}

package com.tongbanjie.commons.util;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * 时间戳序列器<br>
 * 
 * 支持同一毫秒最多生成9999笔序列号<br>
 * @author sanfeng
 *
 * 想象力就是生产力
 */
public class TSS {

	// 默认1个大小
	private static HashMap<String, AtomicInteger> tssCache
		= new HashMap<String, AtomicInteger>(1);
	
	private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

	// 因为有锁，所以是变成了线程安全的，省去每次 new 的消耗，耗时降低约一半
	private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyMMddHHmmssSSS");
	
	public static String getTimeStampSequence() {
		
		String timestamp = null;
		String inc = null;
		
        lock.lock();
        try {
        	
        	timestamp = sdf.format(new Date());
        	AtomicInteger value = tssCache.get(timestamp);
			if(value == null) {
				tssCache.clear();
				int defaultStartValue = 0;
				tssCache.put(timestamp, new AtomicInteger(defaultStartValue));
				inc = String.valueOf(defaultStartValue);
			} else {
				inc = String.valueOf(value.addAndGet(1));
			}
        } finally {
            lock.unlock();
        }
		
		return timestamp + StringUtils.leftPad(inc, 4, '0');
	}

	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		
//		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
//			new Thread(new Runnable() {
//				
//				@Override
//				public void run() {
//					for (int j = 0; j < 10; j++) {
//						System.out.println(TSS.getTimeStampSequence());
//					}
//				}
//			}).start();
//		}

		
		// 统计重复
		HashSet<String> set = new HashSet<String>();
		BufferedReader br = new BufferedReader(
				new InputStreamReader(new FileInputStream("C:/Users/Administrator/Desktop/1.txt")));
		String str = br.readLine();
		while(str != null) {
			if(set.contains(str)) {
				System.out.println(str);
			} else {
				set.add(str);
			}
			str = br.readLine();
		}

		br.close();

	}
}

评论

2 楼 无量 2016-07-24  

一年e度的夏天 写道

敢问一句测试过了吗？我测试了十个线程就发现了大量一样的订单号

这个确实有问题，已经修改

1 楼 一年e度的夏天 2016-07-15  

敢问一句测试过了吗？我测试了十个线程就发现了大量一样的订单号