一、订单号是否唯一?如何保证唯一性?
唯一
订单号必须是唯一的。订单号的唯一性是确保订单系统正常运行的基础,可以避免订单冲突和数据处理错误。
保证订单号唯一性的方法
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UUID(Universally Unique Identifier):UUID是一种通用唯一识别码,由32个16进制数字组成,形式为8-4-4-12的36个字符。UUID在理论上保证了全球范围内的唯一性,但其缺点是生成的ID是无序的,每次插入都会对主键底层的b+树进行较大的修改1。
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雪花算法(Snowflake):这是Twitter开发的一种全局唯一ID生成服务,生成的ID是一个64位的整数,可以有序生成,每秒能够产生约400万个自增可排序的ID。雪花算法在高并发情况下表现良好,适用于分布式系统1。
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数据库自增:在数据库中设置自增列,通过查询当前最大的订单号并加1来生成新的订单号。这种方法简单易用,但在高并发情况下可能会出现问题,且对数据的分表处理不够友好1。
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全局数据库:使用一个全局数据库,所有生成订单的API会首先访问这个数据库的订单表获得订单号,这样可以保证子库订单号不重复1。
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分布式组件:例如使用Redis作为分布式组件,通过Redis的队列、incr等功能来实现订单号的生成和分配1。
二、Redis是单线程还是多线程
Redis在核心操作上是单线程的,但整体实现上并非完全单线程。以下是对Redis线程模型的详细解释:
一、核心操作的单线程性
Redis在处理客户端请求、键值对读写等核心操作时,使用单个线程(主线程)来完成。这种设计有助于降低锁竞争和线程切换的开销,使得Redis在处理大量并发请求时具有较高的性能。此外,Redis通过使用非阻塞的I/O多路复用机制来实现高效的网络通信,进一步提升了性能。
二、其他功能的多线程性
虽然Redis在核心操作上是单线程的,但其整体实现上并非完全单线程。例如,Redis在持久化、异步删除、集群数据同步等功能上,会由额外的线程来执行。这些线程通常被称为后台线程(BIO),它们负责处理一些耗时较长或不影响Redis主线程性能的任务。
具体来说,Redis在2.6版本及之后,会启动后台线程来处理关闭文件、AOF刷盘等任务。在4.0版本之后,Redis还新增了一个后台线程,用来异步释放Redis内存,即lazyfree线程。这些后台线程的存在,使得Redis能够在保持高性能的同时,处理一些复杂的任务。
三、Redis集群方案应该怎么做?都有那些方法
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Redis Cluster(官方集群方案)
- 数据分片原理
- Redis Cluster 采用哈希槽(Hash Slot)的方式来进行数据分片。整个集群共有 16384 个哈希槽,数据的键(Key)通过 CRC16 算法计算出一个 16 位的值,然后对 16384 取模,从而确定该键对应的哈希槽。例如,一个电商系统中的商品库存信息存储在 Redis 中,每个商品的库存键(如 “product_stock_1”)经过哈希计算后会被分配到一个特定的哈希槽中。不同的节点负责不同范围的哈希槽,这样就实现了数据在集群中的分布。
- 节点间通信与故障转移
- 节点通信:Redis Cluster 中的节点之间会通过一种叫做 Gossip 协议的方式进行通信。每个节点会定期地向其他节点发送消息,这些消息包含了节点自身的状态、哈希槽的分配情况等信息。通过这种方式,节点可以获取到整个集群的状态。例如,当新节点加入或者节点出现故障时,其他节点可以通过 Gossip 协议及时了解到这些情况。
- 故障转移:当一个主节点出现故障时,它的从节点会通过选举机制成为新的主节点。选举过程基于 Raft 协议的变种,从节点之间会相互通信,比较各自的复制偏移量等信息来确定谁可以成为新的主节点。例如,在一个高可用的 Redis Cluster 存储用户会话信息的场景中,如果一个主节点发生故障,其对应的从节点可以快速接管服务,确保用户会话数据的可用性。
- 配置与部署要点
- 节点数量与哈希槽分配:在部署 Redis Cluster 时,需要合理规划节点数量和哈希槽的分配。一般建议至少有 3 个主节点,每个主节点可以有一个或多个从节点。在分配哈希槽时,要确保每个哈希槽都有对应的负责节点,并且尽量均匀地分配哈希槽,以避免数据倾斜。
- 网络设置:由于节点之间需要频繁通信,因此要确保集群内的网络稳定和低延迟。同时,需要对节点的 bind 地址和端口等网络参数进行正确配置,使得节点之间能够正常连接。
- 数据分片原理