往期热门文章：

1、《往期精选优秀博文都在这里了！》

2、如何优雅的转换Bean对象?
3、手机没网了，却还能支付，这是什么原理？
4、使用IntelliJ IDEA查看类图，内容极度舒适
5、记一次订单号重复的事故，快看看你的 UUID 在并发下还正确吗？

作者：funnyZpC
cnblogs.com/funnyzpc/p/13541713.html
去年年底的时候，我们线上出了一次事故，这个事故的表象是这样的:
系统出现了两个一模一样的订单号，订单的内容却不是不一样的，而且系统在按照 订单号查询的时候一直抛错，也没法正常回调，而且事情发生的不止一次，所以 这次系统升级一定要解决掉。
经手的同事之前也改过几次，不过效果始终不好：总会出现订单号重复的问题， 所以趁着这次问题我好好的理了一下我同事写的代码。
这里简要展示下当时的代码：
/**

    * OD单号生成

    * 订单号生成规则：OD + yyMMddHHmmssSSS + 5位数(商户ID3位+随机数2位) 22位

    */
publicstatic String getYYMMDDHHNumber(String merchId)
{
          StringBuffer orderNo = 
new
 StringBuffer(
new
 SimpleDateFormat(
"yyMMddHHmmssSSS"
).format(
new
 Date()));
if
(StringUtils.isNotBlank(merchId)){
if
(merchId.length()>
3
){
                  orderNo.append(merchId.substring(
0
,
3
));
              }
else
 {
                  orderNo.append(merchId);
              }
          }
int
 orderLength = orderNo.toString().length();
          String randomNum = getRandomByLength(
20
-orderLength);
          orderNo.append(randomNum);
return
 orderNo.toString();
   }
/** 生成指定位数的随机数 **/publicstatic String getRandomByLength(int size)
{
if
(size>
8
 || size<
1
){
return""
;
          }
          Random ne = 
new
 Random();
          StringBuffer endNumStr = 
new
 StringBuffer(
"1"
);
          StringBuffer staNumStr = 
new
 StringBuffer(
"9"
);
for
(
int
 i=
1
;i<size;i++){
              endNumStr.append(
"0"
);
              staNumStr.append(
"0"
);
          }
int
 randomNum = ne.nextInt(Integer.valueOf(staNumStr.toString()))+Integer.valueOf(endNumStr.toString());
return
 String.valueOf(randomNum);
      }
可以看到，这段代码写的其实不怎么好，代码部分暂且不议，代码中使订单号不重复的主要因素点是随机数和毫秒，可是这里的随机数只有两位
在高并发环境下极容易出现重复问题，同时毫秒这一选择也不是很好，在多核CPU多线程下，一定时间内(极小的)这个毫秒可以说是固定不变的(测试验证过)，所以这里我先以100个并发测试下这个订单号生成，关注微信订阅号码匠笔记，回复架构获取一些列的架构知识。测试代码如下：
publicstaticvoidmain(String[] args)
{
final
 String merchId = 
"12334"
;
        List<String> orderNos = Collections.synchronizedList(
new
 ArrayList<String>());
        IntStream.range(
0
,
100
).parallel().forEach(i->{
            orderNos.add(getYYMMDDHHNumber(merchId));
        });
        List<String> filterOrderNos = orderNos.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(
"生成订单数："
+orderNos.size());
        System.out.println(
"过滤重复后订单数："
+filterOrderNos.size());
        System.out.println(
"重复订单数："
+(orderNos.size()-filterOrderNos.size()));
    }
果然，测试的结果如下：
生成订单数：100
过滤重复后订单数：87
重复订单数：13
当时我就震惊🤯了，一百个并发里面竟然有13个重复的！！！，我赶紧让同事先不要发版，这活儿我接了！
对这一烫手的山竽拿到手里没有一个清晰的解决方案可是不行的，我大概花了6+分钟和同事商量了下业务场景，决定做如下更改：
  • 去掉商户ID的传入(按同事的说法,传入商户ID也是为了防止重复订单的，事实证明并没有叼用)
  • 毫秒仅保留三位(缩减长度同时保证应用切换不存在重复的可能)
  • 使用线程安全的计数器做数字递增(三位数最低保证并发800不重复,代码中我给了4位)
  • 更换日期转换为java8的日期类以格式化(线程安全及代码简洁性考量)
经过以上思考后我的最终代码是：
/** 订单号生成(NEW) **/privatestaticfinal
 AtomicInteger SEQ = 
new
 AtomicInteger(
1000
);
privatestaticfinal
 DateTimeFormatter DF_FMT_PREFIX = DateTimeFormatter.ofPattern(
"yyMMddHHmmssSS"
);
privatestatic
 ZoneId ZONE_ID = ZoneId.of(
"Asia/Shanghai"
);
publicstatic String generateOrderNo()
{
        LocalDateTime dataTime = LocalDateTime.now(ZONE_ID);
if
(SEQ.intValue()>
9990
){
            SEQ.getAndSet(
1000
);
        }
return
  dataTime.format(DF_FMT_PREFIX)+SEQ.getAndIncrement();
    }
当然代码写完成了可不能这么随随便便结束了，现在得走一个测试main函数看看：
publicstaticvoidmain(String[] args)
{
        List<String> orderNos = Collections.synchronizedList(
new
 ArrayList<String>());
        IntStream.range(
0
,
8000
).parallel().forEach(i->{
            orderNos.add(generateOrderNo());
        });
        List<String> filterOrderNos = orderNos.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(
"生成订单数："
+orderNos.size());
        System.out.println(
"过滤重复后订单数："
+filterOrderNos.size());
        System.out.println(
"重复订单数："
+(orderNos.size()-filterOrderNos.size()));
    }
/**

        测试结果： 

        生成订单数：8000

        过滤重复后订单数：8000

        重复订单数：0

    **/
真好，一次就成功了，可以直接上线了。。。
然而，我回过头来看以上代码，虽然最大程度解决了并发单号重复的问题，不过对于我们的系统架构还是有一个潜在的隐患：如果当前应用有多个实例(集群)难道就没有重复的可能了？关注微信订阅号码匠笔记，回复架构获取一些列的架构知识。
鉴于此问题就必然需要一个有效的解决方案，所以这时我就思考：多个实例应用订单号如何区分开呢？以下为我思考的大致方向：
  • 使用UUID(在第一次生成订单号时初始化一个)
  • 使用redis记录一个增长ID
  • 使用数据库表维护一个增长ID
  • 应用所在的网络IP
  • 应用所在的端口号
  • 使用第三方算法(雪花算法等等)
  • 使用进程ID(某种程度下是一个可行的方案)
在此我想了下，我们的应用是跑在docker里面，而且每个docker容器内的应用端口都一样，不过网路IP不会存在重复的问题，至于进程也有存在重复的可能，对于UUID的方式之前吃过亏，总之吧，redis或DB也算是一种比较好的方式，不过独立性较差。。。
同时还有一个因素也很重要，就是所有涉及到订单号生成的应用都是在同一台宿主机(linux实体服务器)上， 所以就目前的系统架构我选用了IP的方式。
一下是我的代码：
import
 org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import
 java.net.InetAddress;
import
 java.time.LocalDateTime;
import
 java.time.ZoneId;
import
 java.time.format.DateTimeFormatter;
import
 java.util.ArrayList;
import
 java.util.Collections;
import
 java.util.List;
import
 java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import
 java.util.stream.Collectors;
import
 java.util.stream.IntStream;
publicclassOrderGen2Test
{
/** 订单号生成 **/privatestatic
 ZoneId ZONE_ID = ZoneId.of(
"Asia/Shanghai"
);
privatestaticfinal
 AtomicInteger SEQ = 
new
 AtomicInteger(
1000
);
privatestaticfinal
 DateTimeFormatter DF_FMT_PREFIX = DateTimeFormatter.ofPattern(
"yyMMddHHmmssSS"
);
publicstatic String generateOrderNo()
{
        LocalDateTime dataTime = LocalDateTime.now(ZONE_ID);
if
(SEQ.intValue()>
9990
){
            SEQ.getAndSet(
1000
);
        }
return
  dataTime.format(DF_FMT_PREFIX)+ getLocalIpSuffix()+SEQ.getAndIncrement();
    }
privatevolatilestatic
 String IP_SUFFIX = 
null
;
privatestatic String getLocalIpSuffix()
{
if
(
null
 != IP_SUFFIX){
return
 IP_SUFFIX;
        }
try
 {
synchronized
 (OrderGen2Test.class){
if
(
null
 != IP_SUFFIX){
return
 IP_SUFFIX;
                }
                InetAddress addr = InetAddress.getLocalHost();
//  172.17.0.4  172.17.0.199 ,
                String hostAddress = addr.getHostAddress();
if
 (
null
 != hostAddress && hostAddress.length() > 
4
) {
                    String ipSuffix = hostAddress.trim().split(
"\\."
)[
3
];
if
 (ipSuffix.length() == 
2
) {
                        IP_SUFFIX = ipSuffix;
return
 IP_SUFFIX;
                    }
                    ipSuffix = 
"0"
 + ipSuffix;
                    IP_SUFFIX = ipSuffix.substring(ipSuffix.length() - 
2
);
return
 IP_SUFFIX;
                }
                IP_SUFFIX = RandomUtils.nextInt(
10
, 
20
) + 
""
;
return
 IP_SUFFIX;
            }
        }
catch
 (Exception e){
            System.out.println(
"获取IP失败:"
+e.getMessage());
            IP_SUFFIX =  RandomUtils.nextInt(
10
,
20
)+
""
;
return
 IP_SUFFIX;
        }
    }
publicstaticvoidmain(String[] args)
{
        List<String> orderNos = Collections.synchronizedList(
new
 ArrayList<String>());
        IntStream.range(
0
,
8000
).parallel().forEach(i->{
            orderNos.add(generateOrderNo());
        });
        List<String> filterOrderNos = orderNos.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(
"订单样例："
+ orderNos.get(
22
));
        System.out.println(
"生成订单数："
+orderNos.size());
        System.out.println(
"过滤重复后订单数："
+filterOrderNos.size());
        System.out.println(
"重复订单数："
+(orderNos.size()-filterOrderNos.size()));
    }
}
/**

  订单样例：20082115575546011022

  生成订单数：8000

  过滤重复后订单数：8000

  重复订单数：0

**/

最后

代码说明及几点建议
  • generateOrderNo()方法内不需要加锁，因为AtomicInteger内使用的是CAS自旋转锁(保证可见性的同时也保证原子性,具体的请自行了解)
  • getLocalIpSuffix()方法内不需要对不为null的逻辑加同步锁(双向校验锁，整体是一种安全的单例模式)
  • 本人实现的方式并不是解决问题的唯一方式，具体解决问题需要视当前系统架构具体而论
    任何测试都是必要的，我同事在前几次尝试解决这个问题后都没有自测，不测试有损开发专业性！
往期热门文章：

1、《历史文章分类导读列表！精选优秀博文都在这里了！》

2、Docker 禁止被列入美国“实体名单”的国家、企业、个人使用
3、日志框架到底是Logback 还是 Log4j2？
4、IDEA 2020.2 重磅发布，动画级新功能预览！
5、数据库链接池终于搞对了，这次直接从100ms优化到3ms！

6、互联网公司忽悠员工的黑话，套路太深了。。。
7、两难！到底用 Spring BeanUtils 还是 Apache BeanUtils？
8、滴滴开源了哪些有意思的项目？有点牛脾~
9、图解Spring循环依赖，看过之后面试再也不用慌了！
10、他来了！IDEA 2020.1 新版介绍！不过升级前请注意避坑！
继续阅读
阅读原文