前言
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。
2025年04月25日
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。
2025年04月25日
"又双叒叕是缓存击穿？" "Redis不就是个缓存吗？" "为啥这个功能还要用Redis实现？"
如果你的团队里还有人这么想，那这篇文章就是为他们准备的！Redis不仅仅是一个缓存工具，它简直就是一把瑞士军刀，能解决你想象不到的各种问题。
2025年04月25日
生成唯一订单号是在设计系统时候经常会遇到的一个问题，生成唯一订单号的方法有很多，为了适应不同的场景和性能，选择的方法也会不一样，有些复杂的系统会有多套这种唯一编码生成方式。
利用数据库自增序列，比如新建一张表，专门插入数据，获取新增记录的主键值，为了订单号的可读性，可以由
2025年04月25日
有些情况，我们不能使用数据库自带的主键生成机制（例如：使用分表的策略，采用数据库自增主键将使得每张物理表的主键彼此独立，这不是我们想要的）。
由于这段时间redis使用挺多的，现在就看看如何生成主键。
我们初步设想ID的生成规则：
根据每一个库的每一张表组合成一个key, 然后依靠redis进行生成ID
1. 首先定义了一个生成id的接口类
2. 定义一个子类，实现我们的接口
3. 或使用Spring的redisTemplate实现，这就是接口的好处了，扩展另一种实现很方便。
2025年04月25日
一、前言
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
2025年04月25日
无论做什么类型的系统，都会牵涉到一个唯一流水号生成的问题，这个流水号可能是不规则的，也可能是有特定的有序格式。
在系统开发中比较常用的有数据库生成、缓存生成、数据库+缓存。这里就上述情况做一些简要记录。
2025年04月25日
什么是递增？
如：第一次生成的ID为12，下一次生成的ID是13，再下一次生成的ID是14。这个就是生成ID递增。
什么是趋势递增？
如：在一段时间内，生成的ID是递增的趋势。如：再一段时间内生成的ID在【0，1000】之间，过段时间生成的ID在【1000，2000】之间。但在【0-1000】区间内的时候，ID生成有可能第一次是12，第二次是10，第三次是14。
2025年04月25日
系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题，也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多，适应不同的场景、需求以及性能要求。所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略。下面就介绍一些常见的ID生成策略。
最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。
优点：
1）简单，代码方便，性能可以接受。