伺服器開發之訂單號生成策略

它是您在購物**購物後獲得的訂單號，記錄的是購物訂單資訊。

在您需要與購物**進行訂單查詢等操作時，需要給購物**提供商家訂單號。

web**下單

打**到呼叫中心（callcenter）下單

手機wap下單

如果採用單資料庫來儲存的話，隨著訂單量的增加，單庫的寫壓力增大，造成資料庫伺服器效能下降。一般會採用分庫來緩解資料庫伺服器的壓力。

那麼怎麼來進行分庫呢？

web**訂單，存入web訂單庫。

callcenter**訂單，存入callcenter訂單庫。

wap**訂單，存入wap訂單庫。

最終，將這三種型別的資料庫同步到訂單主庫中。

問題來了，怎麼把不同的訂單同步到訂單主庫呢？

電商**一般利用訂單號來作為訂單表的主鍵。因此，我們必須保證訂單號不重複，才能將訂單安全的同步到訂單主庫中。

這個大家都明白，主要保證訂單號不重複。

訂單編號不能透露你公司的真實運營資訊，比如你的訂單就是流水號的話，那麼別人就可以從訂單號推測出你公司的整體運營概括了。所以訂單編碼必須是除了你們公司少部分人外，其他人基本看不懂的。可以參考京東和**的編碼規則。

因為大規模的隨機碼隨機生成，因為本身就沒有意義所以無所謂洩密了。但是事實上這種編碼規則在實現上會有很大問題的。隨機碼滿足第二點安全性要求，為了滿足唯一性，那就得在生成隨機碼的時候對比歷史資料是否有重複，如果你的訂單數量到達了十萬次，你每次生成訂單編碼時就得對比十萬條歷史資料。

隨機碼就不能在編碼中使用了嗎？小規模的隨機碼是可以使用的，比如2~3位，這種隨機碼一般都是和流水號等結合使用，主要作用是為了隱藏流水號的真實資料而進行使用的。

主要針對編碼中有時間的設定。

訂單號的作用就是便於查詢。一般正常使用場景應該是訂單出異狀或者退貨的時候，使用者將訂單號報給客服，由客服進行查詢。所以一般在10~15位為好。目前京東11位，**16位。

比如「業務編碼 + 時間戳 + 機器編號[前4位] + 隨機4位數 + 毫秒數」。

說明：業務編碼（ordertype: web=1 callcenter=2 wap=3）機器編號(用來表示由那台伺服器生成的訂單)

偽**如下：

import org.apache.commons.lang3.randomstringutils;
public static string genorderno(ordertype type)

缺點：這種方式在高併發下會頻繁更新訂單量記錄表，很容易產生鎖表。但是鎖表問題也是可以解決的，加一層快取。

資料庫建立乙個訂單號資料庫表（order_id_generator）；利用python指令碼生成一批訂單號，將這批訂單號存入到order_id_generator表中。生成訂單時，會首先呼叫事務get_order_id_for_register，獲得當前訂單號，再生成訂單。這樣就保證了子庫訂單號不會重複。

資料庫**如下：

create table `order_id_generator` (
`random_value` bigint(20) not null,
`order_id` int(11) not null,
primary key (`random_value`)
) engine=innodb default charset=utf8;
drop procedure if exists `get_order_id_for_register`;
delimiter ;;
create definer=`root`@`%` procedure `get_order_id_for_register`()
begin
declare usermid int default 0; 
declare randomvalue bigint default 0;
start transaction;
select order_id, random_value into orderid, randomvalue from order_id_generator limit 1 for update;
if usermid > 0 then
delete from order_id_generator where random_value = randomvalue;
end if;
commit;
select orderid from dual;
end;;
delimiter ;

偽**如下：

/**
* 得到乙個訂單號。
* * @return
*/long getidfororder();

訂單號的生成方案，需要根據目前的訂單量而定；因為各種方案都有各自的使用場景。

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訂單號的生成規則和不同生成策略

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