Некоторые мысли о правилах формирования номеров заказов
Некоторые мысли о правилах формирования номеров заказов

Причина, по которой я написал эту статью, заключается в том, что, когда я сегодня работал над модулем заказов, я увидел, что правило формирования заказа, описанное в предыдущем PRD, состоит из года, месяца и дня + двухзначного идентификатора пользователя + цифры идентификатора предприятия. +Четырёхзначный автовозрастающий номер. Потом меня опровергли и внезапно поменяли на точное время + 4-значное автоувеличивающееся число, чем я еще больше разочаровался.

Давайте подумаем об этом. По моим общим заказам, это в основном 14-20 человек. (год, месяц, день, час, минута, секунда и случайное число) в основном состоят из 14 цифр. Хотя общие проекты не могут быть такими, как Taobao Double 11. Пиковая скорость оплаты достигает 100 000 заказов в секунду. Но я думаю, что это можно хотя бы учесть заранее. Думаю, Taobao, возможно, не осознавал, что в будущем он будет так хорошо развиваться.

фон

Для достижения генерации бизнес-заказов. Я думаю, что он должен соответствовать как минимум следующим трем типам:

  1. Глобально уникальный
  2. Не должно повторяться

В сложных распределенных системах многие сценарии требуют сценариев с глобально уникальными идентификаторами. Обычно для предотвращения конфликтов можно рассматривать 36. Бит UUID, снежинка твиттера и т. д.

Но можете ли вы задуматься над этими вопросами?

  1. Должны ли быть еще какие-то мысли?,Например, в системе заказа есть идентификатор покупателя (фиксированное количество цифр).
  2. Если есть логотип продукта, удобно ознакомиться с бизнес-устранением неполадок или запросом. Вы можете получить предварительное представление о человеке без поиска в системе, но если объем бизнеса велик, кажется, что им можно управлять. вне этой индивидуальной искусственной идентификации.
  3. Мое личное мнение во многом единственное, остальные аспекты, связанные с бизнесом, не слишком важны.

После ознакомления с соответствующей информацией основными из них являются следующие:

  1. UUID, Состав: текущая дата + время + последовательность часов + идентификационный номер машины (Mac-адрес или другой). Если нет сетевой карты Mac, будет что-то еще для ее идентификации. 在распределенная системасередина,все элементы(WEBсервер)都不需要通过середина央控制端来判断数据唯一性。Глобальная уникальность может быть достигнута за десятилетия。

Структура снежинки следующая (каждая часть разделяется знаком -):

  1. Mysql реализуется через AUTO_INCREMENT, а Oracle реализуется через Sequence. В среде кластера базы данных разные узлы базы данных могут устанавливать разные начальные значения и одинаковую длину шага для достижения глобального уникального и постепенного создания идентификаторов в кластере.
  2. Snowflakeалгоритм снежинкаалгоритм  41-значная отметка времени + 10-значный идентификатор машины + 12-значный серийный номер (с автоматическим приращением) Преобразуйте длину в длинное целое число длиной 18 бит. Чтобы удовлетворить потребность в создании десятков тысяч сообщений в секунду, Twitter необходимо увеличить тенденцию ID для облегчения работы клиента. Хотя Snowflake и имеет блокировку синхронизации, она более эффективна, чем uuid.
  3. Идентификатор автоматического увеличения Redis Реализован incr(key) для увеличения значения ключа на 1 и возврата результата. Если ключ не существует, создается значение по умолчанию, которому присваивается значение 0. Он атомарный и гарантированно будет параллельным.

Но в основном я хочу сказать, что алгоритм снежинки генерирует идентификаторы. Что касается причины, я тестировал другие и чувствую, что этот метод генерации мне нравится больше.

Алгоритм снежинки Правила следующие

Используйте 41 бит в качестве количества миллисекунд, 10 бит в качестве идентификатора машины (5 бит — это центр обработки данных, 5 бит — идентификатор машины) и 12 бит в качестве серийного номера в течение миллисекунд (это означает, что каждый узел может генерировать 4096 идентификаторов в миллисекунду). ), В конце также есть знаковый бит, который всегда равен 0.

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

Реализация алгоритма по сути представляет собой бинарную операцию.

В сумме получается ровно 64 бита, что является длинной формой. (Преобразовано в длину строки 18)

Идентификаторы, сгенерированные Snowflake, обычно сортируются по приращению времени, и во всей распределенной системе не будет конфликтов идентификаторов (отличающихся по центру обработки данных и идентификатору работника), а эффективность будет высокой. Говорят, что снежинка может генерировать 260 000 идентификаторов в секунду.

Ниже приведен код Частичная ссылка и сеть 1 миллион идентификаторов занимает 2 секунды

Язык кода:javascript
копировать
/**
 * Created by youze on 18-7-5
 */
public class IdWorker {

    /**
     * начальная отметка времени
     */
    private final static long START_STMP = 1530795377086L;

    /**
     * Количество битов, занимаемых каждой частью
     */

    /**
     * Количество цифр, занимаемых серийным номером
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;

    /**
     * Количество цифр, занимаемое идентификатором машины
     */
    private final static long MACHINE_BIT = 5;

    /**
     * центр обработки Количество цифр, занимаемых данными
     */
    private final static long DATACENTER_BIT = 5;

    /**
     * максимальная стоимость каждой части
     */
    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);

    /**
     * Смещение каждой части влево
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

    /**
     * центр обработки данных
     */
    private long datacenterId;

    /**
     * Идентификация машины
     */
    private long machineId;
    /**
     * серийный номер
     */
    private long sequence = 0L;

    /**
     * последняя временная метка
     */
    private long lastStmp = -1L;

    public IdWorker(long datacenterId, long machineId) {
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * Создать следующий индивидуальныйID
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currStmp == lastStmp) {
            //в течение тех же миллисекунд,серийный номерсамовозрастающий
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //Количество последовательностей за одну миллисекунду достигло максимума
            if (sequence == 0L) {
                currStmp = getNextMill();
            }
        } else {
            //В пределах разных миллисекунд,серийный номер установлен на 0
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = currStmp;

        return (
                //Часть отметки времени
                currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT
                //центр обработки данныхчасть                | datacenterId << DATACENTER_LEFT
                //Идентификация машинычасть
                | machineId << MACHINE_LEFT
                //серийный номерчасть
                | sequence;
    }

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewstmp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        IdWorker snowFlake = new IdWorker(2, 3);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
    }
}

最后大家可以看этотТакже есть более подробное объяснение

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose