javaWeb 在系統(tǒng)高并發(fā)的情況下生成有序流水號(hào)？1. 如果主題不要求ID是數(shù)字，建議使用最簡(jiǎn)單的一個(gè)，即UUID，它包含機(jī)器代碼、時(shí)間戳、隨機(jī)數(shù)等，但UUID最終生成一個(gè)全局唯一的字符串，而不是整

javaWeb 在系統(tǒng)高并發(fā)的情況下生成有序流水號(hào)？

1. 如果主題不要求ID是數(shù)字，建議使用最簡(jiǎn)單的一個(gè)，即UUID，它包含機(jī)器代碼、時(shí)間戳、隨機(jī)數(shù)等，但UUID最終生成一個(gè)全局唯一的字符串，而不是整數(shù)，并且看起來(lái)順序不對(duì)。

2. MySQL自己添加ID。它使用一個(gè)表來(lái)存儲(chǔ)各種業(yè)務(wù)id。每個(gè)分布式系統(tǒng)插入一個(gè)ID后，生成1000萬(wàn)個(gè)本地號(hào)碼與ID拼接，然后每個(gè)系統(tǒng)得到一個(gè)ID，相當(dāng)于生成1000萬(wàn)個(gè)ID，足夠長(zhǎng)時(shí)間使用。這1000萬(wàn)個(gè)ID可以預(yù)先定義，并在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)放入內(nèi)存。因?yàn)樗鼈冎皇荌D，所以不會(huì)占用太多內(nèi)存。MySQL可以內(nèi)置到集群中，這不會(huì)影響自增IDs的使用。

3. 與MySQL的auto-increment ID類似，redis的incr實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)增量。每個(gè)分布式系統(tǒng)，比如redis，都是用incr插入一個(gè)ID，然后生成1000萬(wàn)個(gè)本地號(hào)碼與ID拼接，如果每個(gè)系統(tǒng)都有一個(gè)ID，相當(dāng)于生成1000萬(wàn)個(gè)ID，足夠長(zhǎng)時(shí)間使用。這1000萬(wàn)個(gè)ID可以預(yù)先定義，并在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)放入內(nèi)存。因?yàn)樗皇且粋€(gè)ID，所以不會(huì)占用太多內(nèi)存。Redis也可以內(nèi)置到集群中，這不會(huì)影響自增ID的使用。Twitter的雪花算法與UUID類似，包括機(jī)器碼、時(shí)間戳、隨機(jī)數(shù)等，但最終生成的是64位整數(shù)，可以滿足許多分布式系統(tǒng)的要求。如果Id必須是整數(shù)，建議使用snowflake而不是UUID。

Java中如何解決高并發(fā)秒殺？

1. 首先，我們會(huì)考慮使用數(shù)據(jù)庫(kù)的樂(lè)觀鎖和悲觀鎖進(jìn)行操作

但是每次獲取數(shù)據(jù)時(shí)悲觀鎖都會(huì)鎖定。誰(shuí)拿到鎖就有權(quán)操作。每個(gè)操作都會(huì)鎖定資源，這將導(dǎo)致效率低下。

樂(lè)觀鎖適用于沖突較少的情況，否則總是重試，但會(huì)降低系統(tǒng)性能。而且寫得太多了。系統(tǒng)很容易崩潰。

我們使用redis模式將同步寫入更改為異步寫入。

我們使用redis進(jìn)行秒殺。在秒殺之前，我們首先將清單讀入redis。我們使用單進(jìn)程和單線程redis來(lái)控制并發(fā)，redis提供了兩種方式。

第一個(gè)是redis transaction的watch語(yǔ)句，它監(jiān)視庫(kù)存的變化。如果庫(kù)存發(fā)生變化并且事務(wù)在此更新中失敗，則更新將失敗。

另一種是redis的列表結(jié)構(gòu)，類似于queue的機(jī)制，是串行執(zhí)行的。

每次修改資源清冊(cè)時(shí)，我們都使用MQ更改數(shù)據(jù)庫(kù)

這是一種從同步更改為異步的方法。