redis生成自增主键 redis自增流水号缺陷

本文目录一览：

1、java怎么使用redis的incr的自增序列生成8位长度的id
2、java高性能订单流水号永远不重复8位数
3、一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案

java怎么使用redis的incr的自增序列生成8位长度的id【redis生成自增主键 redis自增流水号缺陷】1、实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作（自增自减等原子操作）时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int 。
2、id++；} 在上面的代码中，我们定义了一个变量 id ，并将其初始化为 0 。然后，我们使用一个无限循环来不断打印 ID 。
3、id长度可控。雪花算法生成的id是一个64位的整数，其中包括了时间戳、机器id、序列号等信息，不同位数的id可以通过调整这些信息的位数来实现。
java高性能订单流水号永远不重复8位数既然是流水不重复，那么这个变量一定是常驻内存。简单的方法当然是个静态变量。。
package Snsq；import java.util.*；public class java8 {//随机数字（0~N）不重复的数字，过程及随机所需的次数。
sequence 是数据库级别的流水号 java生成流水号一般都用uuid生成32位的ID值，确保不会重复。
这样算下来，时间戳+ip 刚好19位，同一毫秒只能有一笔订单。很显然这样的重复几率有点太大了。但是又不能超过长度，最后我选定的方法是，舍弃时间戳的第一位，留一位用来做序列。
那么最后这个id的生成方式就变成了 12位时间戳 + 6位ip + 1位自增序列。虽然是分布式环境，但是序列并没有分布式，而是维护在了本地。
一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现。
服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性；发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂。
Kafka本身支持At least once消息送达语义，因此实现消息发送的幂等关键是要实现Broker端消息的去重。
另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储，但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制。使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。