Redis INCR命令 用于由一个递增key的整数值.如果该key不存在,它被设置为0执行操作之前.如果key包含了错误类型的值或包含不能被表示为整数,字符串,则返回错误.该操作被限制为64位带符号整数. 返回值 回复整数,键增量后的值 Redis Hincrby 命令 用于为哈希表中的字段值加上指定增量值. 增量也可以为负数,相当于对指定字段进行减法操作. 如果哈希表的 key 不存在,一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令. 如果指定的字段不存在,那么在执行命令前,字段的值被初始

系统需要生成根据业务类型生成流水号,每天从1开始生成,第二天会清零继续从0开始,流水号格式为: bizCode + date + incr  如:TT-2017112300001. 思路:利用Redis Incr 生成序列号,使用日期加业务编码作为组合Key,这样保证第二天生成的序列号又是从1开始. 由于我们业务量不是很大,这里在生成序列号之前先判断一下当前key是否存在,若不存在,设置此key过期时间为当天晚上23:59:59,避免生成很多过期的key. 整体设计流程思路如下: 关键代码如下:

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方

1.java生成随机序列号 String deleteUuid = UUID.randomUUID().toString(); 引用Jar包 //java-uuid-generator-3.1.3.jar

原文:http://blog.csdn.net/eagleking012/article/details/7099900 平常我们都接触过软件注册,输入序列号.激活码.注册码.授权码:对于这些字符码到底代表什么含义不甚了解,但一般来说,这些字符码中都有几个特点: 1.唯一性,肯定是一个唯一的序列号,否则就会存在滥用的问题. 2.加密性,肯定是经过加密或者混乱的,防止大家自己生成序列号. 3.解密性,软件自身肯定可以解密,否则无法验证合法性. 4.可读性,序列号一般都比较标准,方便书写和记忆,所以

#!/bin/bash interface=`ls /sys/class/net|grep en|awk 'NR==1{print}'` if [ ! -e /etc/adserver/.seq.info ];then #生成序列号 #时间 #d=`date +%Y%m%d` mkdir /etc/adserver/ d=`dmidecode -t |grep -oP '(?<=Release Date: ).*' |awk -F ':' 'NR==1'|awk -F'/' '{print $3

@Component 生成组建 @ConfigurationProperties(prefix="redis") 读写redis配置文件 application.properties配置文件 #redis redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=3 redis.password= redis.poolMaxTotal=10 redis.poolMaxIdle=10 redis.poolMaxWait=3 package co

对于MySql的全局ID(主键),我们一般采用自增整数列.程序生成GUID.单独的表作为ID生成器,这几种方案各有优劣,最终效率都不能说十分理想(尤其海量数据下),其实通过Redis的INCR可以很方便生成自增数,因为是操作缓存,生成的效率也不错. 插入数据库的主键也是连续增长的,配合索引,读取效率也很高. 下面是从Redis中获取新的自增数的代码: public sealed class Utils { private static readonly object sequence_locke

public class PrimaryKeyGenerator { private static readonly NedisClient client = new NedisClient(GetRedisConfig()); /// <summary> /// 获取当前Redis配置实例 /// </summary> /// <returns></returns> private static RedisConfiguration GetRedisCon

1. 原理     a. 从redis 获取需要表示的短链接的id( redis incr)     b. hashids 编码 id     c. openresty  conteent_by_lua_block 阶段显示数据   2. 安装以来的插件      a. lua hashdis  使用  luarocks 注意需要先安装lua 开发包    b. copy hashids lua 包 到 openresty 的lualib  方便调用    c. redis 安装   luaro

使用Redis來生成主鍵ID策略,這裡主要使用 RedisAtomicLong 類來實現主鍵生成策略.具體代碼如下: /** * @Description: 获取自增长值 * @param key key * @return */ public static Long getIncr(String key) { RedisAtomicLong redisAtomicLong = new RedisAtomicLong(key,redisTemplate.getConnectionFactory(

项目描述 最近做的一个项目有这么一个需求:需要生成一个唯一的11位的就餐码(类似于订单号的概念),就餐码的规则是:一共是11位的数字,前面6位是日期比如2019年07月20就是190720,后面五位是随机数且不能是自增的,不然容易让人看出一天的单量. 解决方案 五位随机数不能用随机生成的,不然可能不唯一,所以想到了预生成的方案: 采用redis 随机数生成 先生成10000~99999共9万个数(从1万开始是懒得再前面补0了),然后打乱分别 存入redis的list数据结构 90个key每个ke

最近又遇到需要根据日期生成流水号的业务,然后记录了几种生成方法,一个是通过java代码,一个是数据库的触发器,还有是通过redis.下面是代码: 通过java生成简易流水: /** * 通过日期和生成的流水号拼接 * @param maxCount 已经生成的个数 * @return */ public static String recountNew(int maxCount) { if (maxCount < 0) { return null; } //201707999 String st

/** * 订单编号生成规则 * 14位 = 6位时间 + 5位自增 + 3位ID * @param string $prefix 前缀: 默认为order * @param int $userId 用户ID: 默认为1 * @param int $startTime 开始的日期时间戳: 默认为0 * @param int $expiredAt 有效期: 默认为永久 * @return string */ public function getRedisOrderNum($prefix = 'o

环境依赖: //spingBoot <version>2.6.6</version> //jdk11 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupI

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容:如果你觉得这篇文章对你有帮助,请记得帮我点赞, 谢谢!作者:kevin[转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 很多时候,我们常常会需要给系统构造不同的流水号,并且不希望它出现重复数据,有很多方法能够实现这个需求. 但是,我们希望方法是能够动态支持不同业务场景.跨语言和操作平台,支持服务水平扩展. 一.需求描述: 1.  每天的不同业务的流水号 (每天从1开始) 2.  永久的不同业务的唯一标识 (历史从1开始)

大家还记上篇博文https://www.cnblogs.com/itshare/p/8643508.html,测试redis构造流水号的tps是600多/1s. 这个速度显然不能体现redis 集群在缓存速度的优越性,我当时猜测是使用的这台测试redis集群的网路延迟性导致的. 时隔一个月之后,我自己用三台VM搭建了本地网络的redis sentinel集群,测试结果果然如此. 相同代码,使用我本地网络的redis sentinel集群构造流水号速度是0.2ms每个(并发速度 5926次/1s)

<?php function uuid($uid = '') { $chars = md5(uniqid(mt_rand(), true)); $uuid = substr($chars, 0, 8).'-'; $uuid .= substr($chars, 8, 4).'-'; $uuid .= substr($chars, 12, 4).'-'; $uuid .= substr($chars, 16, 4).'-'; $uuid .= substr($chars, 20, 12); retu

设置key凌晨过期的思路 设置key的值的时候,计算下当前时间到第二天凌晨的时间差,设置key的过期时间. 利用定时任务,每天凌晨将需要过期的key删除. 应用场景 按天为维度,限制用户对资源的访问次数. 按天为维度,生成递增序列号. 代码示例 /** * 按用户id和天为维度生成递增的单号 * * @return */ private String createNo(Integer userId) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); String

使用Redis实现高并发分布式序列号生成服务 序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版

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.但是对于大厂的那种大规模复杂业务.分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障.所以这一次,我们看看大厂都是怎么分