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此项目的几个重点
1、缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透的解决方案

2、全局唯一id实现方案

雪花算法，原理这里就不说了，直接上代码

package com.rd.utils;import java.net.Inet4Address;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.Random;// 雪花算法
public class SnowflakeIdWorker {/** 时间部分所占长度 */private static final int TIME_LEN = 41;/** 数据中心id所占长度 */private static final int DATA_LEN = 5;/** 机器id所占长度 */private static final int WORK_LEN = 5;/** 毫秒内存序列所占长度 */private static final int SEQ_LEN = 12;/** 定义起始时间2020-07-27 (秒数)*/private static final long START_TIME = 1595835560497L;/** 上次生成ID的时间戳 */private static long LAST_TIME_STAMP = -1L;/** 时间部分向左移动的位数 22 */private static final int TIME_LEFT_BIT = 64 - 1 - TIME_LEN;/** 自动获取数据中心id（可以手动定义0-31之间的数） */private static final long DATA_ID = getDataId();/** 自动机器id（可以手动定义0-31之间的数） */private static final long WORK_ID = getWorkId();/** 数据中心id最大值 31 */private static final int DATA_MAX_NUM = ~(-1 << DATA_LEN);/** 机器id最大值 31 */private static final int WORK_MAX_NUM = ~(-1 << WORK_LEN);/** 随机获取数据中心id的参数 32 */private static final int DATA_RANDOM = DATA_MAX_NUM + 1;/** 随机获取机器id的参数 32 */private static final int WORK_RANDOM = WORK_MAX_NUM + 1;/** 数据中心id左移位数 17 */private static final int DATA_LEFT_BIT = TIME_LEFT_BIT - DATA_LEN;/** 机器id左移位数 12 */private static final int WORK_LEFT_BIT = DATA_LEFT_BIT - WORK_LEN;/** 上一次毫秒内存序列值 */private static long LAST_SEQ = 0L;/** 毫秒内存列的最大值 4095 */private static final long SEQ_MAX_NUM = ~(-1 << SEQ_LEN);/*** 获取字符串S的字节数组，然后将数组的元素相加，对（max+1）取余* @param s 本地机器的hostName/hostAddress* @param max 机房/机器的id最大值* @return*/private static int getHostId(String s, int max) {byte[] bytes = s.getBytes();int sums = 0;for (int b : bytes) {sums += b;}return sums % (max + 1);}/*** 根据 host address 取余， 发送异常就返回 0-31 之间的随机数* @return 机器ID*/private static int getWorkId() {try {return getHostId(Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress(), WORK_MAX_NUM);} catch (UnknownHostException e) {return new Random().nextInt(WORK_RANDOM);}}/*** 根据 host name 取余， 发送异常就返回 0-31 之间的随机数* @return 机房ID（数据中心ID）*/private static int getDataId() {try{return getHostId(Inet4Address.getLocalHost().getHostName(), DATA_MAX_NUM);}catch(Exception e){return new Random().nextInt(DATA_RANDOM);}}/*** 获取下一不同毫秒的时间戳* @param lastMillis* @return 下一毫秒的时间戳*/private static long nextMillis(long lastMillis) {long now = System.currentTimeMillis();while (now <= lastMillis) {now = System.currentTimeMillis();}return now;}/*** 核心算法，需要加锁保证并发安全* @return 返回唯一ID*/public synchronized static long getUUID() {long now = System.currentTimeMillis();// 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过，此时因抛出异常if (now < LAST_TIME_STAMP) {throw new RuntimeException(String.format("系统时间错误！ %d 毫秒内拒绝生成雪花ID", START_TIME));}// 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列if (now == LAST_TIME_STAMP) {LAST_SEQ = (LAST_SEQ + 1) & SEQ_MAX_NUM;// 若序列溢出if (LAST_SEQ == 0) {// 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳now = nextMillis(LAST_TIME_STAMP);}// 时间戳改变，序列重置} else {LAST_SEQ = 0;}// 上次生成ID的时间戳LAST_TIME_STAMP = now;// 通过移位和或操作将时间戳、工作机器id、序列号拼接起来return ((now - START_TIME) << TIME_LEFT_BIT | (DATA_ID << DATA_LEFT_BIT) | (WORK_ID << WORK_LEFT_BIT) | LAST_SEQ);}/*** 主函数测试* @param args*/public static void main(String[] args) {long start = System.currentTimeMillis();int num = 10000;for (int i = 0; i < num; i++) {System.out.println(getUUID());}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("共生成 " + num + " 个ID，用时 " + (end - start) + " 毫秒");}
}

redis id生成策略

@Component
public class RedisIdWorker {// 开始时间戳 (以某个时间段)private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;@AutowiredStringRedisTemplate stringRedisTemplate;public long nextId(String keyPrefix){// 1、生成时间戳//1.1、获取当前时间秒数LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSeconds = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);//1.1、获取当前时间戳long curTimestamp = nowSeconds - BEGIN_TIMESTAMP;// 2、生成序列号String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));// 该key的值自增long incr = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("incr:" + keyPrefix + ":" + date);///3、拼接并返回// curTimestamp 左移 32 ，这样空出32位// 然后在 或上 incr ,这样得到64位IDreturn curTimestamp << 32 | incr;}public static void main(String[] args) {// 2022-1-1 至今的秒数LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022,1,1,0,0,0);long seconds = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);System.out.println(seconds);}
}

3、库存超卖问题
4、并发下线程安全问题
5、分布式锁及lua脚本
6、异步秒杀
7、redis消息队列
8、feed流
9、geo数据结构
10、bitmap数据结构
11、滚动分页

黑马redis这门课的这个老师讲得很好，强烈推荐

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