线上订单号重复了？一招搞定它！
Posted Java知音_
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了线上订单号重复了？一招搞定它！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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问题的背景
公司老的系统原先采用的时间戳生成订单号，导致了如下情形
打断一下：大家知道怎么查系统某项重复的数据吧
SELECT * FROM XX表 WHERE 重复项 in( SELECT 重复项 FROM XX表 GROUP BY 重复项 HAVING count(1) >= 2)解决方法
不得了，这样重复岂不是一单成功三方回调导致另一单也成功了。
多个服务怎么保证生成的订单号唯一呢？
先上code
package com.zhongjian.util;
public class IdWorkerUtil
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence;
public IdWorkerUtil(long workerId, long datacenterId, long sequence)
// sanity check for workerId
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));
System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId()
return workerId;
public long getDatacenterId()
return datacenterId;
public long getTimestamp()
return System.currentTimeMillis();
public synchronized long nextId()
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp)
System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
lastTimestamp - timestamp));
if (lastTimestamp == timestamp)
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0)
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
else
sequence = 0;
lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence;
private long tilNextMillis(long lastTimestamp)
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp)
timestamp = timeGen();
return timestamp;
private long timeGen()
return System.currentTimeMillis();
public static void main(String[] args)
IdWorkerUtil idWorkerUtil = new IdWorkerUtil(1,1,0L);
System.out.println(idWorkerUtil.nextId());
以上是采用snowflake算法生成分布式唯一ID
41-bit的时间可以表示（1L<<41）/(1000L360024*365)=69年的时间，10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。
这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s，这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
这种方式的优缺点是：
优点：
毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。
缺点：
强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
一般来说，采用这种方案就解决了。
还有诸如，mysql的 auto_increment策略，redis的INCR，zookeeper的单一节点修改版本号递增，以及zookeeper的持久顺序节点。
看完点个赞呗~
参考
https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html
https://www.cnblogs.com/qianzhengkai/p/11151613.html
来源：blog.csdn.net/xk4848123/article/
details/105427680
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