Redis INCR命令 用于由一个递增key的整数值.如果该key不存在,它被设置为0执行操作之前.如果key包含了错误类型的值或包含不能被表示为整数,字符串,则返回错误.该操作被限制为64位带符号整数. 返回值 回复整数,键增量后的值 Redis Hincrby 命令 用于为哈希表中的字段值加上指定增量值. 增量也可以为负数,相当于对指定字段进行减法操作. 如果哈希表的 key 不存在,一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令. 如果指定的字段不存在,那么在执行命令前,字段的值被初始

系统需要生成根据业务类型生成流水号,每天从1开始生成,第二天会清零继续从0开始,流水号格式为: bizCode + date + incr  如:TT-2017112300001. 思路:利用Redis Incr 生成序列号,使用日期加业务编码作为组合Key,这样保证第二天生成的序列号又是从1开始. 由于我们业务量不是很大,这里在生成序列号之前先判断一下当前key是否存在,若不存在,设置此key过期时间为当天晚上23:59:59,避免生成很多过期的key. 整体设计流程思路如下: 关键代码如下:

springMVC使用与生成序列号 我是以springMVC的方式提供序列号 代码可以直接在项目中用 第一步:controller类 @Autowired private PkGenerator pkGenerator; private static final String SEQ_PRIFIX = "DF"; private static final String SEQ_PRIFIX1 = "DM"; private static final String S

利用ir.sequence自动生成序列号 什么是序列号 可以这么理解,我有一个产品序号,编码的前缀是SOP,后缀是0001~9999的序号,没生成一个产品就自动流水加一,序列号不会重复,odoo中的ir.sequence这个模型提供了这个方法. 建立序号规则对象 建立一个XML,并记得在__mainfest__.py中导入 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <odoo> <data noupd

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方

转载自https://blog.csdn.net/qq_27922171/article/details/86477544 同类别自动生成序列号:https://bbs.csdn.net/topics/392035580?locationNum=3&fps=1 --累计放款额度及件均用时select    hou.time as '时间段'    ,isu.accum_loan_contract_amt as '累计放款额度'    ,round(isu.issue_cost_time / is

@Component 生成组建 @ConfigurationProperties(prefix="redis") 读写redis配置文件 application.properties配置文件 #redis redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=3 redis.password= redis.poolMaxTotal=10 redis.poolMaxIdle=10 redis.poolMaxWait=3 package co

对于MySql的全局ID(主键),我们一般采用自增整数列.程序生成GUID.单独的表作为ID生成器,这几种方案各有优劣,最终效率都不能说十分理想(尤其海量数据下),其实通过Redis的INCR可以很方便生成自增数,因为是操作缓存,生成的效率也不错. 插入数据库的主键也是连续增长的,配合索引,读取效率也很高. 下面是从Redis中获取新的自增数的代码: public sealed class Utils { private static readonly object sequence_locke

public class PrimaryKeyGenerator { private static readonly NedisClient client = new NedisClient(GetRedisConfig()); /// <summary> /// 获取当前Redis配置实例 /// </summary> /// <returns></returns> private static RedisConfiguration GetRedisCon

1. 原理     a. 从redis 获取需要表示的短链接的id( redis incr)     b. hashids 编码 id     c. openresty  conteent_by_lua_block 阶段显示数据   2. 安装以来的插件      a. lua hashdis  使用  luarocks 注意需要先安装lua 开发包    b. copy hashids lua 包 到 openresty 的lualib  方便调用    c. redis 安装   luaro

使用Redis來生成主鍵ID策略,這裡主要使用 RedisAtomicLong 類來實現主鍵生成策略.具體代碼如下: /** * @Description: 获取自增长值 * @param key key * @return */ public static Long getIncr(String key) { RedisAtomicLong redisAtomicLong = new RedisAtomicLong(key,redisTemplate.getConnectionFactory(

项目描述 最近做的一个项目有这么一个需求:需要生成一个唯一的11位的就餐码(类似于订单号的概念),就餐码的规则是:一共是11位的数字,前面6位是日期比如2019年07月20就是190720,后面五位是随机数且不能是自增的,不然容易让人看出一天的单量. 解决方案 五位随机数不能用随机生成的,不然可能不唯一,所以想到了预生成的方案: 采用redis 随机数生成 先生成10000~99999共9万个数(从1万开始是懒得再前面补0了),然后打乱分别 存入redis的list数据结构 90个key每个ke

最近又遇到需要根据日期生成流水号的业务,然后记录了几种生成方法,一个是通过java代码,一个是数据库的触发器,还有是通过redis.下面是代码: 通过java生成简易流水: /** * 通过日期和生成的流水号拼接 * @param maxCount 已经生成的个数 * @return */ public static String recountNew(int maxCount) { if (maxCount < 0) { return null; } //201707999 String st

/** * 订单编号生成规则 * 14位 = 6位时间 + 5位自增 + 3位ID * @param string $prefix 前缀: 默认为order * @param int $userId 用户ID: 默认为1 * @param int $startTime 开始的日期时间戳: 默认为0 * @param int $expiredAt 有效期: 默认为永久 * @return string */ public function getRedisOrderNum($prefix = 'o

环境依赖: //spingBoot <version>2.6.6</version> //jdk11 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupI

</pre><pre name="code" class="sql">--生成一个"序列" 或者说生成一个"虚拟数字辅助表"是扩展数据库集合操作的重要途径.其主要创建途径一般是通过笛卡尔积法.系统表法(实质一般也是笛卡尔积法).创建自定义函数法等方式. --笛卡尔积法,先构建一个包含10行记录的辅助表,选择10行记录主要是为了方便交叉连接时按照10进制扩展行数 WITH t1 AS ( AS RN UN

新建一个测试的实体类Gradle,实现java.io.Serializable接口,选择类名,按Alt+Enter键,出现的提示框中没有生成serialVersionUID的提示,这个需要设置之后才会有自动生成的提示信息. 1. 打开File菜单,选择Settings选项,打开Settings设置对话框 2. 打开Editor > Inspections 3. 在右边的搜索框中输入serialVersionUID关键字,出现以下选项,勾选"Serializable class withou

全局唯一ID 为什么要使用全局唯一ID: 当用户抢购时,就会生成订单并保存到订单表中,而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题: 受单表数据量的限制 id的规律性太明显 场景分析一:如果我们的id具有太明显的规则,用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息,比如商城在一天时间内,卖出了多少单,这明显不合适. 场景分析二:随着我们商城规模越来越大,mysql的单表的容量不宜超过500W,数据量过大之后,我们要进行拆库拆表,但拆分表了之后,他们从逻辑上讲他们是同一张表,所以他们的id是不

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑)中,给大家初步介绍了一下Software Protector序列号生成组件.今天就通过一篇简单的文章来预览一下其强大的功能.虽然我人为其已经基本满足了一个软件序列号的所有要素,但至于大家用不用得上,还得看大家的需求.总的来说,其源码并不复杂的,即使要增加功能,也可以使用其进行扩展.何苦,就我而言,虽然以前也做过简单的序列号注册和验证,但看完这个之后,自己真的是太天真了.以前也简直是弱爆了,所以某种意义上,这个组件的功