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面试官问订单ID是如何生成的?难道不是MySQL自增主键

2023-02-28 11:00

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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。

面试官问订单ID是如何生成的?难道不是MySQL自增主键

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：