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本篇內(nèi)容介紹了“如何解決訂單號重復(fù)引起的事故”的有關(guān)知識,在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
我們線上出了一次事故,這個(gè)事故的表象是這樣的:
系統(tǒng)出現(xiàn)了兩個(gè)一模一樣的訂單號,訂單的內(nèi)容卻不是不一樣的,而且系統(tǒng)在按照訂單號查詢的時(shí)候一直拋錯(cuò),也沒法正?;卣{(diào),而且事情發(fā)生的不止一次,所以這次系統(tǒng)升級一定要解決掉。
經(jīng)手的同事之前也改過幾次,不過效果始終不好,總會(huì)出現(xiàn)訂單號重復(fù)的問題,所以趁著這次問題我好好的理了一下我同事寫的代碼。
這里簡要展示下當(dāng)時(shí)的代碼:
/** * OD單號生成 * 訂單號生成規(guī)則:OD + yyMMddHHmmssSSS + 5位數(shù)(商戶ID3位+隨機(jī)數(shù)2位) 22位 */ public static 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(); } /** 生成指定位數(shù)的隨機(jī)數(shù) **/ public static 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,這段代碼寫的其實(shí)不怎么好,代碼部分暫且不議,代碼中使訂單號不重復(fù)的主要因素點(diǎn)是隨機(jī)數(shù)和毫秒,可是這里的隨機(jī)數(shù)只有兩位,在高并發(fā)環(huán)境下極容易出現(xiàn)重復(fù)問題。
同時(shí)毫秒這一選擇也不是很好,在多核CPU多線程下,一定時(shí)間內(nèi)(極小的)這個(gè)毫秒可以說是固定不變的(測試驗(yàn)證過),所以這里我先以100個(gè)并發(fā)測試下這個(gè)訂單號生成。
測試代碼如下:
public static void main(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("生成訂單數(shù):"+orderNos.size()); System.out.println("過濾重復(fù)后訂單數(shù):"+filterOrderNos.size()); System.out.println("重復(fù)訂單數(shù):"+(orderNos.size()-filterOrderNos.size())); }
果然,測試的結(jié)果如下:
生成訂單數(shù):100 過濾重復(fù)后訂單數(shù):87 重復(fù)訂單數(shù):13
當(dāng)時(shí)我就震驚?了,一百個(gè)并發(fā)里面竟然有13個(gè)重復(fù)的?。?!
我趕緊讓同事先不要發(fā)版,這活兒我接了!
對這一燙手的山竽拿到手里沒有一個(gè)清晰的解決方案可是不行的,我大概花了6+分鐘和同事商量了下業(yè)務(wù)場景,決定做如下更改:
去掉商戶ID的傳入(按同事的說法,傳入商戶ID也是為了防止重復(fù)訂單的,事實(shí)證明并沒有叼用)
毫秒僅保留三位(縮減長度同時(shí)保證應(yīng)用切換不存在重復(fù)的可能)
使用線程安全的計(jì)數(shù)器做數(shù)字遞增(三位數(shù)最低保證并發(fā)800不重復(fù),代碼中我給了4位)
更換日期轉(zhuǎn)換為java8的日期類以格式化(線程安全及代碼簡潔性考量,可以點(diǎn)擊這里進(jìn)行閱讀詳情)
經(jīng)過以上思考后我的最終代碼是:
/** 訂單號生成(NEW) **/ private static final AtomicInteger SEQ = new AtomicInteger(1000); private static final DateTimeFormatter DF_FMT_PREFIX = DateTimeFormatter.ofPattern("yyMMddHHmmssSS"); private static ZoneId ZONE_ID = ZoneId.of("Asia/Shanghai"); public static String generateOrderNo(){ LocalDateTime dataTime = LocalDateTime.now(ZONE_ID); if(SEQ.intValue()>9990){ SEQ.getAndSet(1000); } return dataTime.format(DF_FMT_PREFIX)+SEQ.getAndIncrement(); }
當(dāng)然代碼寫完成了可不能這么隨隨便便結(jié)束了,現(xiàn)在得走一個(gè)測試main函數(shù)看看:
public static void main(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("生成訂單數(shù):"+orderNos.size()); System.out.println("過濾重復(fù)后訂單數(shù):"+filterOrderNos.size()); System.out.println("重復(fù)訂單數(shù):"+(orderNos.size()-filterOrderNos.size())); } /** 測試結(jié)果: 生成訂單數(shù):8000 過濾重復(fù)后訂單數(shù):8000 重復(fù)訂單數(shù):0 **/
真好,一次就成功了,可以直接上線了。。。
然而,我回過頭來看以上代碼,雖然最大程度解決了并發(fā)單號重復(fù)的問題,不過對于我們的系統(tǒng)架構(gòu)還是有一個(gè)潛在的隱患:如果當(dāng)前應(yīng)用有多個(gè)實(shí)例(集群)難道就沒有重復(fù)的可能了?
鑒于此問題就必然需要一個(gè)有效的解決方案,所以這時(shí)我就思考:多個(gè)實(shí)例應(yīng)用訂單號如何區(qū)分開呢?
以下為我思考的大致方向:
使用UUID(在第一次生成訂單號時(shí)初始化一個(gè))
使用redis記錄一個(gè)增長ID
使用數(shù)據(jù)庫表維護(hù)一個(gè)增長ID
應(yīng)用所在的網(wǎng)絡(luò)IP
應(yīng)用所在的端口號
使用第三方算法(雪花算法等等)
使用進(jìn)程ID(某種程度下是一個(gè)可行的方案)
在此我想了下,我們的應(yīng)用是跑在docker里面,而且每個(gè)docker容器內(nèi)的應(yīng)用端口都一樣,不過網(wǎng)路IP不會(huì)存在重復(fù)的問題,至于進(jìn)程也有存在重復(fù)的可能,對于UUID的方式之前吃過虧,遠(yuǎn)之吧,redis或DB也算是一種比較好的方式,不過獨(dú)立性較差。。。
同時(shí)還有一個(gè)因素也很重要,就是所有涉及到訂單號生成的應(yīng)用都是在同一臺(tái)宿主機(jī)(linux實(shí)體服務(wù)器)上, 所以就目前的系統(tǒng)架構(gòu)我選用了IP的方式。
以下是我的代碼:
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; public class OrderGen2Test { /** 訂單號生成 **/ private static ZoneId ZONE_ID = ZoneId.of("Asia/Shanghai"); private static final AtomicInteger SEQ = new AtomicInteger(1000); private static final DateTimeFormatter DF_FMT_PREFIX = DateTimeFormatter.ofPattern("yyMMddHHmmssSS"); public static String generateOrderNo(){ LocalDateTime dataTime = LocalDateTime.now(ZONE_ID); if(SEQ.intValue()>9990){ SEQ.getAndSet(1000); } return dataTime.format(DF_FMT_PREFIX)+ getLocalIpSuffix()+SEQ.getAndIncrement(); } private volatile static String IP_SUFFIX = null; private static 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("獲取IP失敗:"+e.getMessage()); IP_SUFFIX = RandomUtils.nextInt(10,20)+""; return IP_SUFFIX; } } public static void main(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("訂單樣例:"+ orderNos.get(22)); System.out.println("生成訂單數(shù):"+orderNos.size()); System.out.println("過濾重復(fù)后訂單數(shù):"+filterOrderNos.size()); System.out.println("重復(fù)訂單數(shù):"+(orderNos.size()-filterOrderNos.size())); } } /** 訂單樣例:20082115575546011022 生成訂單數(shù):8000 過濾重復(fù)后訂單數(shù):8000 重復(fù)訂單數(shù):0 **/
最后,代碼說明及幾點(diǎn)建議
generateOrderNo()方法內(nèi)不需要加鎖,因?yàn)锳tomicInteger內(nèi)使用的是CAS自旋轉(zhuǎn)鎖(保證可見性的同時(shí)也保證原子性,具體的請自行了解)
getLocalIpSuffix()方法內(nèi)不需要對不為null的邏輯加同步鎖(雙向校驗(yàn)鎖,整體是一種安全的單例模式)
本人實(shí)現(xiàn)的方式并不是解決問題的唯一方式,具體解決問題需要視當(dāng)前系統(tǒng)架構(gòu)具體而論
任何測試都是必要的,我同事在前幾次嘗試解決這個(gè)問題后都沒有自測,不測試有損開發(fā)專業(yè)性!
“如何解決訂單號重復(fù)引起的事故”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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