分布式主键生成策略

在分布式系统中id需要满足一下条件

1、全局唯一性
2、信息安全：防止恶意用户通过id的规则来获取数据
3、数据递增：保证下一个id一定大于上一个id

业内解决方案

1、uuid通用唯一识别码
优点：代码实现简单，不占宽带，数据迁移不受影响。 缺点：无序不能保证递增，字符串存储传输查询慢不可读。

2、snowfiake雪花算法
高位随机码+毫秒数+机器码（数据中心+机器id）+IO流水号
优点：代码简单，不占宽带，数据迁移不受影响。 缺点：强依赖时钟后台服务器时间一样，无序。

SnowFlake算法优点：是全局唯一、自增、有序、纯数字组成查询效率高且不依赖于数据库。适合在分布式的场景中应用，可根据需求调整具体实现细节。

SnowFlake算法缺点：依赖于系统时间，雪花算法在单机系统上ID是递增的，但是在分布式系统多节点的情况下，所有节点的时钟改变或者其他情况，就有可能会出现不是全局递增的情况。

3、mysql主键生成策略
缺点：依赖数据库，存在单点故障问题

4、使用redis生成主键
优点：不依赖数据库，高可用
缺点：占用网络资源

使用redis实现

核心代码RedisServiceImpl.java

使用当前日期的年份的后两位+一年中的天数+一天中的小时数作为前缀，使用redis自增保持主键递增性，最后可以使用加密算法保证主键安全性。

@Service
public class RedisServiceImpl implements RedisService {

	@Autowired
	JedisPool jedisPool;

	public String getOrderID(Date date) {
		Calendar calendar = Calendar.getInstance();
		calendar.setTime(date);
		int year = calendar.get(Calendar.YEAR);
		int day = calendar.get(Calendar.DAY_OF_YEAR);
		int hour = calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY);
		String dayFmt = String.format("%1$03d", day);
		String hourFmt = String.format("%1$02d", hour);
		return (year - 2000) + dayFmt + hourFmt;
	}

	public Long orderId(String prefix) {
		Jedis jedis = jedisPool.getResource();
		String key = "t1_order_id" + prefix;
		Long index = jedis.incr(key);
		String orderId = prefix + String.format("%1$05d", index);
		return Long.parseLong(orderId);
	}

	public Long id() {
		return orderId(getOrderID(new Date()));
	}
}