一个美女面试官坐到我的对面，发光logo的MACBook也挡不住她那圆润可爱的脸庞。
程序媛本就稀有，美女面试官更是难寻。
这么温柔可爱的面试官，应该不会为难我吧。嗯，应该是的，毕竟我这么帅气，面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身？毕竟程序员都不善交流，因为我也是单身，难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰！好名字。
面试官： 小伙子，你低着头笑什么呐。开始面试了，你知道订单ID是怎么生成的吗？
啥？订单ID怎么生成？美女怎么不按套路出牌！HashMap实现原理，我已经倒背如流，你不问。瞎问什么订单ID。
我： 还能咋生成？用数据库主键自增呗。
面试官： 这样不行啊。数据库主键顺序自增，每天有多少订单量被竞争对手看的一清二楚，商业机密都暴露了。
况且单机mysql只能支持几百量级的并发，我们公司每天千万订单量，hold不住啊。
我： 嗯，那就用用数据库集群，自增ID起始值按机器编号，步长等于机器数量。
比如有两台机器，第一台机器生成的ID是1、3、5、7，第二台机器生成的ID是2、4、6、8。性能不行就加机器，这并发量der一下就上去了。
面试官： 小伙子，你想得倒是挺好。你有没有想过实现百万级的并发，大概就需要2000台机器，你这还只是用来生成订单ID，公司再有钱也经不起这么造。
我： 既然MySQL的并发量不行，我们是不是可以提前从MySQL获取一批自增ID，加载到本地内存中，然后从内存中并发取，这并发性能岂不是杠杠滴。
面试官： 你还挺上道，这种叫号段模式。并发量是上去了，但是自增ID还是不能作为订单ID的。
我： 用Java自带UUID怎么样？
import java.util.UUID;
public class UUIDTest {
public static void main(String[] args) {
String orderId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
System.out.println(orderId);
}
}输出结果：
58e93ecab9c64295b15f7f4661edcbc1
面试官： 也不行。32位字符串会占用更大的空间，无序的字符串作数据库主键，每次插入数据库的时候，MySQL为了维护B+树结构，需要频繁调整节点顺序，影响性能。况且字符串太长，也没有任何业务含义，pass。
小伙子，你可能是没参与过电商系统，我先跟说一下生成订单ID要满足哪些条件：
全局唯一：如果订单ID重复了，肯定要完蛋。
高性能：要做到高并发、低延迟。生成订单ID都成为瓶颈了，那还得了。
高可用：至少要做到4个9，别动不动就宕机了。
易用性：如果为了满足上述要求，搞了几百台服务器，复杂且难以维护，也不行。
数值且有序递增：数值占用的空间更小，有序递增能保证插入MySQL的时候更高性能。
嵌入业务含义：如果订单ID里面能嵌入业务含义，就能通过订单ID知道是哪个业务线生成的，便于排查问题。
我擦，生成一个小小的订单ID，搞出这么多规则，还能玩下去吗？难道今天的面试要跪，怎么可能。一灯的文章我一直订阅，这个还能难得住我，陪美女程序员玩玩还当真了。
我： 我听说圈内有一种流传已久的分布式、高性能、高可用的订单ID生成算法—雪花算法，完全能满足你的上述要求。雪花算法生成ID是Long类型，长度64位。
第 1 位： 符号位，暂时不用。
第 2~42 位： 共41位，时间戳，单位是毫秒，可以支撑大约69年
第 43~52 位： 共10位，机器ID，最多可容纳1024台机器
第 53~64 位： 共12位，序列号，是自增值，表示同一毫秒内产生的ID，单台机器每毫秒最多可生成4096个订单ID
代码实现：
public class SnowFlake {
private final static long START_STAMP = 1638288000000L;
private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
private final static long MACHINE_BIT = 10;
private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private long machineId;
private long sequence = 0L;
private long lastStamp = -1L;
public SnowFlake(long machineId) {
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new RuntimeException("机器超过最大数量");
}
this.machineId = machineId;
}
public synchronized long nextId() {
long currStamp = getNewStamp();
if (currStamp < lastStamp) {
throw new RuntimeException("时钟后移，拒绝生成ID！");
}
if (currStamp == lastStamp) {
// 相同毫秒内，序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
// 同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStamp = getNextMill();
}
} else {
// 不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStamp = currStamp;
return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
| machineId << MACHINE_LEFT // 机器标识部分
| sequence; // 序列号部分
}
private long getNextMill() {
long mill = getNewStamp();
while (mill <= lastStamp) {
mill = getNewStamp();
}
return mill;
}
private long getNewStamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
// 订单ID生成测试，机器ID指定第0台
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0);
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
}
输出结果：
6836348333850624
接入非常简单，不需要搭建服务集群，。代码逻辑非常简单，，同一毫秒内，订单ID的序列号自增。同步锁只作用于本机，机器之间互不影响，每毫秒可以生成四百万个订单ID，非常强悍。
生成规则不是固定的，可以根据自身的业务需求调整。如果你不需要那么大的并发量，可以把机器标识位拆出一部分，当作业务标识位，标识是哪个业务线生成的订单ID。
面试官： 小伙子，有点东西，深藏不漏啊。再问个更难的问题，你觉得雪花算法还有改进的空间吗？
你真是打破砂锅问到底，不把我问趴下不结束。幸亏来之前我瞥了一眼一灯的文章。
我： 有的，雪花算法严重依赖系统时钟。如果时钟回拨，就会生成重复ID。
面试官： 有什么解决办法吗？
我： 有问题就会有答案。比如美团的Leaf（美团自研一种分布式ID生成系统），为了解决时钟回拨，引入了zookeeper，原理也很简单，就是比较当前系统时间跟生成节点的时间。
有的对并发要求更高的系统，比如双十一秒杀，每毫秒4百万并发还不能满足要求，就可以使用雪花算法和号段模式相结合，比如百度的UidGenerator、滴滴的TinyId。想想也是，号段模式的预先生成ID肯定是高性能分布式订单ID的最终解决方案。
面试官： 小伙子，我看你简历上写着已经离职了。明天就来上班吧，薪资double，就这样了。
总结
到此这篇关于面试官问订单ID是如何生成的文章就介绍到这了,更多相关MySQL自增主键生成订单ID内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
