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我們線上出了一次事故，這個事故的表象是這樣的:

系統出現了兩個一模一樣的訂單號，訂單的內容卻不是不一樣的，而且系統在按照訂單號查詢的時候一直拋錯，也沒法正?；卣{，而且事情發生的不止一次，所以這次系統升級一定要解決掉。

經手的同事之前也改過幾次，不過效果始終不好，總會出現訂單號重復的問題，所以趁著這次問題我好好的理了一下我同事寫的代碼。

這里簡要展示下當時的代碼： 

/**  
 * OD單號生成  
 * 訂單號生成規則：OD + yyMMddHHmmssSSS + 5位數(商戶ID3位+隨機數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();  
}  
  /** 生成指定位數的隨機數 **/  
  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，這段代碼寫的其實不怎么好，代碼部分暫且不議，代碼中使訂單號不重復的主要因素點是隨機數和毫秒，可是這里的隨機數只有兩位，在高并發環境下極容易出現重復問題。

同時毫秒這一選擇也不是很好，在多核CPU多線程下，一定時間內(極小的)這個毫秒可以說是固定不變的(測試驗證過)，所以這里我先以100個并發測試下這個訂單號生成。

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："+orderNos.size());  
    System.out.println("過濾重復后訂單數："+filterOrderNos.size());  
    System.out.println("重復訂單數："+(orderNos.size()-filterOrderNos.size()));  
} 

果然，測試的結果如下： 

生成訂單數：100  
過濾重復后訂單數：87  
重復訂單數：13 

當時我就震驚🤯了，一百個并發里面竟然有13個重復的?。?！

我趕緊讓同事先不要發版，這活兒我接了！

對這一燙手的山竽拿到手里沒有一個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務場景，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也是為了防止重復訂單的，事實證明并沒有叼用)
•  毫秒僅保留三位(縮減長度同時保證應用切換不存在重復的可能)
•  使用線程安全的計數器做數字遞增(三位數最低保證并發800不重復,代碼中我給了4位)
•  更換日期轉換為java8的日期類以格式化(線程安全及代碼簡潔性考量，可以點擊這里進行閱讀詳情)

經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();  
} 

當然代碼寫完成了可不能這么隨隨便便結束了，現在得走一個測試main函數看看： 

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："+orderNos.size());  
    System.out.println("過濾重復后訂單數："+filterOrderNos.size());  
    System.out.println("重復訂單數："+(orderNos.size()-filterOrderNos.size()));  
}  
/**  
  測試結果：   
  生成訂單數：8000  
  過濾重復后訂單數：8000  
  重復訂單數：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單號重復的問題，不過對于我們的系統架構還是有一個潛在的隱患：如果當前應用有多個實例(集群)難道就沒有重復的可能了？

鑒于此問題就必然需要一個有效的解決方案，所以這時我就思考：多個實例應用訂單號如何區分開呢？

以下為我思考的大致方向：

•  使用UUID(在第一次生成訂單號時初始化一個)
•  使用redis記錄一個增長ID
•  使用數據庫表維護一個增長ID
•  應用所在的網絡IP
•  應用所在的端口號
•  使用第三方算法(雪花算法等等)
•  使用進程ID(某種程度下是一個可行的方案)

在此我想了下，我們的應用是跑在docker里面，而且每個docker容器內的應用端口都一樣，不過網路IP不會存在重復的問題，至于進程也有存在重復的可能，對于UUID的方式之前吃過虧，遠之吧，redis或DB也算是一種比較好的方式，不過獨立性較差。。。

同時還有一個因素也很重要，就是所有涉及到訂單號生成的應用都是在同一臺宿主機(linux實體服務器)上， 所以就目前的系統架構我選用了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："+orderNos.size());  
        System.out.println("過濾重復后訂單數："+filterOrderNos.size());  
        System.out.println("重復訂單數："+(orderNos.size()-filterOrderNos.size()));  
    }  
}  
/**  
  訂單樣例：20082115575546011022  
  生成訂單數：8000  
  過濾重復后訂單數：8000  
  重復訂單數：0  
**/ 

最后，代碼說明及幾點建議

•  generateOrderNo()方法內不需要加鎖，因為AtomicInteger內使用的是CAS自旋轉鎖(保證可見性的同時也保證原子性,具體的請自行了解)
•  getLocalIpSuffix()方法內不需要對不為null的邏輯加同步鎖(雙向校驗鎖，整體是一種安全的單例模式)
•  本人實現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前系統架構具體而論
•  任何測試都是必要的，我同事在前幾次嘗試解決這個問題后都沒有自測，不測試有損開發專業性！

好了，本文到這里了，如果你想看往期同事牛逼系列干貨，可以關注公眾號Java技術棧進行閱讀。