【JAVA服务端架构】分布式环境下Hilo算法生成自增编号
常见的编号生成策略有以下几种方式：
1.数字型自增长，但有时候我们需要编号有一定的长度，并不是像0,1,2,3这种，还有可能会对编号加上一定的前戳
2.使用UUID，但是UUID是无序的，毫无意义的字符，像生成订单号这种就不太适合
3.使用时间戳，但是在高并发的情况下，还是无法能够保证唯一性，哪怕加上随机数，也有一定几率重复
4.使用随机数和自定义字符，但是很多语言的随机数都是伪随机数，例如java的Random，在高并发的情况下游客可能能取出相同的数字
所以，我们需要建立一个系统管理主键表，用来管理主键，对每次取出来的数据进行+1操作，但是这样的话有一个非常大的性能问题，每次生成编号的时候，需要查询这个系统管理主键表，对性能有一定的损耗。所以我们使用Hilo高低位算法来解决这个问题。
生成自增编号保证两点：
1.首先要保证在分布式环境下编号的唯一性
2.其次保证编号可序性，能够通过对数据进行排序
做法如下：
1.唯一性
设：最小低位值10 最大低位值99
(为保证分布式特殊情况，最小低位和最大低位位数要相同)
高位值 编号
1 110
1 111
1 112
1 113
…
1 199
2 210
2 211
2 212
…
2 299
…
11 1110
编号生成方式为：高位 + 低位（注意：+是拼接，不是运算符，保证分布式情况下的唯一性）
2.有序性
数据查询时，可按照高位和编号同时进行升序，或降序排序
对每次从系统管理主键表取出数据时，我们需要同时对数据进行+1操作
具体实现如下：
//unique _key
public HiloNumber generate() throws Exception {
synchronized (HiloOptimizer.class){
if(!isInitialize){
throw new Exception("Hilo Service not initialized.");
}
//低位进位
low ++ ;
if (low > max) { // 当低位超过最大高位
//获取下一次高位的值
high = queryNextHigh();
//低位重置
low = min;
}
//接下来拼接ID，此处使用算法实现，不采用转字符串的形式，提高效率
//取得低位数字长度
final long lowLength = getNumberLength(low);
//高位和低位进行拼接
final long id=high * (long)Math.pow(10, lowLength) + low;
//封装返回值对象
mHiloNumber.setId(id);
mHiloNumber.setHigh(high);
return mHiloNumber;
}
}详细代码和示例我会在下面给出，下面让我们来测试一下并发，看看真实环境是怎样的
首先我们建立TestDB实体类对象，模拟系统管理主键表，然后我们建立TestClient客户端对象，模拟客户端获取ID的过程
测试代码如下：
public class HiloTest {
public TestDB db=new TestDB();
public void run(){
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
for (int i = 0; i < 2; i++) {
//启动时，查询数据库
TestClient clinet=new TestClient(this,"客户端"+i);
fixedThreadPool.execute(clinet);
}
}
}
@Override
public void run() {
mHilo = new HiloOptimizer();
mHilo.init(10,99,this);
for (int i = 0; i < 150; i++) {
HiloNumber hiloNumber;
try {
hiloNumber =mHilo.generate();
final long id = hiloNumber.getId();
final long high= hiloNumber.getHigh();
System.out.println("客户端:"+clientName+" 高位值:"+high+" 编号:"+id);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}然后，我们要实现HiloOptimizer的HiloTask接口，在需要进位的时候对系统管理主键表中存储的最高位进行+1并返回
@Override
public synchronized long queryNextHigh() {
synchronized (TestDB.class){
//从数据库中查询当前数据的高位值
long high = mTest.db.high;;
//高位进位
high = high + 1;
//更新数据库
mTest.db.high=(high);
System.out.println("客户端:"+clientName+" 查询更新:"+high);
return high;
}
}OK，运行结果如下：
以上结果并没有采用并发来测试，接下来我们在模拟一下并发情况
修改线程池同时执行的线程数，一般情况是依据CPU的核心数来定的，所以我们这里暂且设定为4
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(4); 然后运行，执行结果如下：
OK，接下来我们模拟一下高并发生成大量的编号，然后把数据导入数据库中，进行排序和查询
首先使用Mysql随意建立一张表，字段就存id，high
修改打印数据格式：
System.out.println(id+","+high);然后修改测试客户端数量，改为12
运行，并把结果保存在txt文本文档中
然后将文本文档数据导入到mysql数据库中，如果导入成功，则证明我们生成的编号没有重复，因为id字段是主键，主键不允许重复，如果重复，则会报错
开始导入，此处我使用的可视化的Mysql工具Navicat for MySQL：
选择文本文档，下一步，然后选择分栏符为逗号
设置导入数据对应的栏位，其中410为编号，4为高位值
选择如下：
OK，导入成功，一共1800行数据，没有异常，所以我们生成的编号是没有重复的
打开表，看到效果如下，注意，此处默认是按照主键升序排序的
示例及源码下载