springboot+redis实战项目——黑马点评

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此项目的几个重点
1、缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透的解决方案

2、全局唯一id实现方案

雪花算法,原理这里就不说了,直接上代码

package com.rd.utils;

import java.net.Inet4Address;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.Random;

// 雪花算法
public class SnowflakeIdWorker {

    /** 时间部分所占长度 */
    private static final int TIME_LEN = 41;

    /** 数据中心id所占长度 */
    private static final int DATA_LEN = 5;

    /** 机器id所占长度 */
    private static final int WORK_LEN = 5;

    /** 毫秒内存序列所占长度 */
    private static final int SEQ_LEN = 12;

    /** 定义起始时间2020-07-27 (秒数)*/
    private static final long START_TIME = 1595835560497L;

    /** 上次生成ID的时间戳 */
    private static long LAST_TIME_STAMP = -1L;

    /** 时间部分向左移动的位数 22 */
    private static final int TIME_LEFT_BIT = 64 - 1 - TIME_LEN;

    /** 自动获取数据中心id(可以手动定义0-31之间的数) */
    private static final long DATA_ID = getDataId();

    /** 自动机器id(可以手动定义0-31之间的数) */
    private static final long WORK_ID = getWorkId();

    /** 数据中心id最大值 31 */
    private static final int DATA_MAX_NUM = ~(-1 << DATA_LEN);

    /** 机器id最大值 31 */
    private static final int WORK_MAX_NUM = ~(-1 << WORK_LEN);

    /** 随机获取数据中心id的参数 32 */
    private static final int DATA_RANDOM = DATA_MAX_NUM + 1;

    /** 随机获取机器id的参数 32 */
    private static final int WORK_RANDOM = WORK_MAX_NUM + 1;

    /** 数据中心id左移位数 17 */
    private static final int DATA_LEFT_BIT = TIME_LEFT_BIT - DATA_LEN;

    /** 机器id左移位数 12 */
    private static final int WORK_LEFT_BIT = DATA_LEFT_BIT - WORK_LEN;

    /** 上一次毫秒内存序列值 */
    private static long LAST_SEQ = 0L;

    /** 毫秒内存列的最大值 4095 */
    private static final long SEQ_MAX_NUM = ~(-1 << SEQ_LEN);

    /**
     * 获取字符串S的字节数组,然后将数组的元素相加,对(max+1)取余
     * @param s 本地机器的hostName/hostAddress
     * @param max 机房/机器的id最大值
     * @return
     */
    private static int getHostId(String s, int max) {
        byte[] bytes = s.getBytes();
        int sums = 0;
        for (int b : bytes) {
            sums += b;
        }
        return sums % (max + 1);
    }

    /**
     * 根据 host address 取余, 发送异常就返回 0-31 之间的随机数
     * @return 机器ID
     */
    private static int getWorkId() {
        try {
            return getHostId(Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress(), WORK_MAX_NUM);
        } catch (UnknownHostException e) {
            return new Random().nextInt(WORK_RANDOM);
        }
    }

    /**
     * 根据 host name 取余, 发送异常就返回 0-31 之间的随机数
     * @return 机房ID(数据中心ID)
     */
    private static int getDataId() {
        try{
            return getHostId(Inet4Address.getLocalHost().getHostName(), DATA_MAX_NUM);
        }catch(Exception e){
            return new Random().nextInt(DATA_RANDOM);
        }
    }

    /**
     * 获取下一不同毫秒的时间戳
     * @param lastMillis
     * @return 下一毫秒的时间戳
     */
    private static long nextMillis(long lastMillis) {
        long now = System.currentTimeMillis();
        while (now <= lastMillis) {
            now = System.currentTimeMillis();
        }
        return now;
    }

    /**
     * 核心算法,需要加锁保证并发安全
     * @return 返回唯一ID
     */
    public synchronized static long getUUID() {

        long now = System.currentTimeMillis();
        // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过,此时因抛出异常
        if (now < LAST_TIME_STAMP) {
            throw new RuntimeException(String.format("系统时间错误! %d 毫秒内拒绝生成雪花ID", START_TIME));
        }

        // 如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
        if (now == LAST_TIME_STAMP) {
            LAST_SEQ = (LAST_SEQ + 1) & SEQ_MAX_NUM;
            // 若序列溢出
            if (LAST_SEQ == 0) {
                // 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                now = nextMillis(LAST_TIME_STAMP);
            }
        // 时间戳改变,序列重置
        } else {
            LAST_SEQ = 0;
        }

        // 上次生成ID的时间戳
        LAST_TIME_STAMP = now;

        // 通过移位和或操作将时间戳、工作机器id、序列号拼接起来
        return ((now - START_TIME) << TIME_LEFT_BIT | (DATA_ID << DATA_LEFT_BIT) | (WORK_ID << WORK_LEFT_BIT) | LAST_SEQ);
    }

    /**
     * 主函数测试
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {

        long start = System.currentTimeMillis();
        int num = 10000;
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            System.out.println(getUUID());
        }
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("共生成 " + num + " 个ID,用时 " + (end - start) + " 毫秒");
    }
}

redis id生成策略

@Component
public class RedisIdWorker {

    // 开始时间戳 (以某个时间段)
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public long nextId(String keyPrefix){

        // 1、生成时间戳
        //1.1、获取当前时间秒数
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSeconds = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        //1.1、获取当前时间戳
        long curTimestamp = nowSeconds - BEGIN_TIMESTAMP;
        // 2、生成序列号
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 该key的值自增
        long incr = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("incr:" + keyPrefix + ":" + date);

        ///3、拼接并返回
        // curTimestamp 左移 32 ,这样空出32位
        // 然后在 或上 incr ,这样得到64位ID
        return curTimestamp << 32 | incr;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 2022-1-1 至今的秒数
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022,1,1,0,0,0);
        long seconds = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        System.out.println(seconds);
    }
}

3、库存超卖问题
4、并发下线程安全问题
5、分布式锁及lua脚本
6、异步秒杀
7、redis消息队列
8、feed流
9、geo数据结构
10、bitmap数据结构
11、滚动分页

黑马redis这门课的这个老师讲得很好,强烈推荐

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