发布优惠券的时候，每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题：
1：id的规律太明显，容易被刷
2：当数据量很大的时候，会受到单表数据的限制
缺点场景分析：
id规律场景：如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。
单表限制：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的， 于是乎我们需要保证id的唯一性。
全局ID生成器
全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一的ID工具，一般需要瞒住下列特性：
唯一性、高可用、递增性、安全性、高性能
全局唯一ID生成策略：
UUID、Redis自增长、雪花算法、数据库自增
Redis自增ID策略：
1：每天一个key,方便统计订单量；
2：ID都在是时间戳+计数器
实战：基于Redis拼接其他信息来实现全局唯一ID
全局唯一ID使用long类型的，其中时间戳是基于某一个时间点开始的。比如我们从2022.11.26 23:00:00开始，可以使用69年。
思考1：获取当前时间的秒：
思考2：时间戳,怎么计算的？
使用当前时间的秒-初始时间的秒
思考3：序列号怎么设置？
使用Redis的setnx命令,最好加上当前年月日
思考4：怎么拼接？
因为我们需要返回的是long类型的，如果使用string拼接后，还要转换。还要知道，使用string拼接，当并发量很大的时候，也会有性能问题。那么我们应该怎么处理的？
注意：我们再来看看全局唯一ID的格式。如上图，我们可以看出，共64位，其中符号位是1个，时间戳是31位。序列号是32位，发现什么了吗？如果我们把时间戳向左移动32位(因为序列号是32位。向左移动位置，空出给序列号使用)，是不是就是符号位+时间戳的了？
1：我们也知道计算机中左移动最快是x<<位数。
2：我们还需要知道，在计算机中 | 或计算：按位或运算“|”
根据上面，我们可以知道位运算序号后，就是序列号的值。序列号是多少，就是多少。
所以，我们可以知道拼接代码如下：timeStamp << 32 |no;
最终代码：
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component; import java.time.LocalDateTime;import java.time.ZoneOffset;import java.time.format.DateTimeFormatter; /** * @author 凯哥Java * @description 基于Redis实现62位的全局唯一ID * @company * */@Componentpublic class RedisIdWorker { private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1669503600L; private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 序列号的位数 */ private static final int COUNT_BITS = 32; public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; } /** * 获取id * @param kyePrefix * @return */ public long nextId(String kyePrefix){ //1：生成时间戳 = 当前时间戳-开始时间戳 LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC); long timeStamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP; //2：生成序列号.使用sexNx.其中加上当前年月日 //获取当前时间的你那月日 String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd")); //开始32位序列号 long no = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:"+kyePrefix+":"+date); //3:拼接返回 return timeStamp << COUNT_BITS |no; } /** * 获取到指定时间的毫秒 * @param args */ public static void main(String[] args) { LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022,11,26,23,00,00); long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC); System.out.println(second); }} 测试：使用多线程及countdownlatchprivate ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(500); @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Test public void RedisIdWorkerTest() throws InterruptedException { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300); Runnable task = ()->{ for(int i = 0;i<100;i++){ long id = redisIdWorker.nextId("myorder"); System.out.println(id); } latch.countDown(); }; long begin = System.currentTimeMillis(); for(int i = 0;i< 300;i++){ executorService.submit(task); } latch.await(); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时:"+(endTime-begin)); }结束语 如操作有问题欢迎去 我的 个人博客(www.kaigejava.com)留言或者 微信公众号(凯哥Java)留言交流哦。