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利用雪花算法+Redis 自增 ID，生成订单号

news 来源：原创 2025/5/21 17:13:20

在我们的项目中，我们需要定义一些全局唯一的 ID，比如订单号，支付单号等等。

这些ID有以下几个基本要求：

1、不能重复

2、不可被预测

3、能适应分库分表

为了生成一个这样一个全局的订单号，自定义了一个分布式 ID 生成器，其中包含了三部分

定义了一个全局的 ID 生成器——DistributeID，其中定义了方法——generateWithSnowflake

他就是借助雪花算法生成唯一 ID 的，这个方法的声明如下：

/**
 * 利用雪花算法生成一个唯一ID
 */
public static String generateWithSnowflake(BusinessCode businessCode,long workerId,
                                           String externalId) {
    long id = IdUtil.getSnowflake(workerId).nextId();
    return generate(businessCode, externalId, id);
}

需要三个参数：

BusinessCode businessCode

主要是区分业务的，比如订单号、支付单号、优惠券单号等等，不同的业务定义一个不同的 BusinessCode

long workerId

用于区分不同的 worker，这个 woker 其实就是一个机器实例，我们需要能保证不同的机器上的 workerId 不一样。

String externalId

这个就是一个业务单号，比如买家 ID，这个字段会用于基于基因法进行订单号生成。

主要介绍下这个workerId我们如何获取。

在我的项目中，workerId 的获取我们是通过WorkerIdHolder实现的。

代码如下：

@Component
public class WorkerIdHolder implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public static long WORKER_ID;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong("workerId");
        WORKER_ID = atomicLong.incrementAndGet() % 32;
    }
}

这个类实现了CommandLineRunner接口，那么在 Spring 容器启动的过程中，run方法就会被调用。

run 方法中的主要逻辑就是去 redis 中获取一个自增 id，然后我们再基于拿到的这个自增 id对32取模，就能得到一个 workerId 了。

为什么是32？主要是因为雪花算法对这个 workerId 有要求，不能超过32，否则会报错。

当我们有10台机器依次启动的过程中，就会获取到10个自增 id，比如是1000-1010吧，那么把他们对32取模就能得到一个10个不同的数字，就可以把这个数组保存在一个常量中，当作 workderId 来用了。