如何正确设计一个订单号？？？

文章说明

该文章针对订单号的设计进行初探，会在不断的实践中完善、后期也会不断更新。希望大家关注。

订单号定义

我们经常提及到的订单号，大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。实则订单号并不仅仅指的是电商系统，只要需要这样的业务场景，我们都可以使用订单号的模式来处理。例如我们的省份证号，要求唯一可读性强等特点，也可以将之理解为一个订单号。

订单号规则

1.不重复。不管你的订单号设计的是多复杂还是多简单，首先我们需要确保的是订单号在一个系统中是唯一的。

2.安全性。订单号需要做到不容易被人为的猜测或者推测出来。例如订单号包含系统的流水信息，用户信息等保密相关的信息。

3.禁用随机码。随机码从一定程度来说，更安全、不重复性更高，但是可读性差。例如生成类似这样的随机码(sdfsad12312sfsdf201)，不管是从系统角度还是从人为角度去读取，完全没法直接辨别。

4.防止并发。针对系统的并发业务场景(如秒杀)，一定需要做到并发场景下，订单编号生成快速、不重复等要求。

5.控制位数。订单号的位数尽量在 10 位-20 位之间。太短的情况下，如果交易量过大，很难做到防止重复，太长可读性差、意义也不大。

6.尽量使用数字。从软件角度，数字存储的订单号，占用空间小、检索快。

淘宝规则

上面的截图，是个人在淘宝上面进行充值的订单编号，这里只截取了几个。在实际的过程中，发现所有订单号都有一个相似的特点(红色框出来的地方)。个人猜测，这应该是和买家相关的信息，例如买家的 ID 编号情况。

下面的的几个规则，是淘宝订单编号生成的规则(只具备参考意义，与实际存在差距)。

1.总共 18 位。

2.前 14 位为序号。

3.15-16 位卖家 ID 的倒数 1-2 位。。

4.17-18 位买家 ID 的倒数 3-4 位。

上面的几个规则具备一定的参考意义。从第 3 和 4 点，我们不难分析出来，通过这样的方式来实现订单号，在一定程度很难出现重复的订单编号。那是为什么呢？

1.卖家的 ID 和买家 ID 的都是在下单之前生成的，具备唯一性。因为这两个 ID 事先生成，即使出现并发场景，通过这两组的唯一标识就很难生成重复的单号。

2.很大程度上满足了一些并发高的业务场景下，单号重复的情况。或许你会考虑像双十一这样的场景下，实则绝大部分系统都无法达到这样的业务场景。

生成方式

前面提到了生成的规则，那要实现这样的规则，该如何实现会比较好呢？下面总结几种常见的处理方式。

UUID

UUID 是 Universally Unique Indentifier 的缩写，翻译为通用唯一识别码，顾名思义 UUID 是一个用于唯一标识一条数据、记录的，其按照开放软件基金会（OSF）指定的标准进行计算，用到了以太网卡地址（MAC）、纳秒级时间、芯片 ID 码和许多可能的数字。

总的来说，UUID 码由以下三部分组成：

1.当前日期和时间。

2.时钟序列。

3.全局唯一的 IEEE 机器识别码（如何有网卡，从网卡获得，没有网卡则以其他方式获得）。

UUID 的标准形式包含 32 个 16 进制数字，以连字号分为五段，形式为 8-4-4-4-12 的 32 个字符。示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。关于 UUID 的更多介绍，可以参考该文章

雪花算法

Snowflake 是 Twitter 内部的一个 ID 生算法，可以通过一些简单的规则保证在大规模分布式情况下生成唯一的 ID 号码。其组成为：

第一个 bit 为未使用的符号位。

第二部分由 41 位的时间戳（毫秒）构成，它的取值是当前时间相对于某一时间的偏移量。

第三部分和第四部分的 5 个 bit 位表示数据中心和机器 ID，其能表示的最大值为 2^5 -1 = 31。

最后部分由 12 个 bit 组成，其表示每个工作节点每毫秒生成的序列号 ID，同一毫秒内最多可生成 2^12 -1 即 4095 个 ID。

需要注意的是：

在分布式环境中，5 个 bit 位的 datacenter 和 worker 表示最多能部署 31 个数据中心，每个数据中心最多可部署 31 台节点。

41 位的二进制长度最多能表示 2^41 -1 毫秒即 69 年，所以雪花算法最多能正常使用 69 年，为了能最大限度的使用该算法，你应该为其指定一个开始时间。

数据库自增

在数据库中可以通过给订单列设置为自增列，并且给该列设置一个初始值。这样通过数据库实现订单的自增、无重复情况。但通过数据库实现并发能力低，单表存在只能有一个自增列的情况，后期对数据的分表处理也不够友好。

分布式组件

通过分布式组件的方式，我们也可以实现订单号的处理。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。

实例演示

UUID 方式

// 生成方式一
function uuid($prefix = '') {
  $chars = md5(uniqid(mt_rand(), true));
  $uuid  = substr($chars,0,8) . '-';
  $uuid .= substr($chars,8,4) . '-';
  $uuid .= substr($chars,12,4) . '-';
  $uuid .= substr($chars,16,4) . '-';
  $uuid .= substr($chars,20,12);
  return $prefix . $uuid;
}
echo uuid();
// output
// b2fa188c-23a8-d1b6-432d-649db4eb34c7

// 生成方式二(利用Linux内部生成的uuid)
echo exec("cat /proc/sys/kernel/random/uuid");
// output
// b2792783-7c9f-43d0-8d31-38411e17fc2f

// 生成方式三
function uniqidReal($lenght = 13) {
  if (function_exists("random_bytes")) {
      try {
          $bytes = random_bytes(ceil($lenght / 2));
      } catch (Exception $e) {
      }
  } elseif (function_exists("openssl_random_pseudo_bytes")) {
      $bytes = openssl_random_pseudo_bytes(ceil($lenght / 2));
  } else {
      throw new Exception("no cryptographically secure random function available");
  }
  return substr(bin2hex($bytes), 0, $lenght);
}

echo uniqidReal();
// output
// 9f39aa0ecd89d

雪花算法

require_once __DIR__.'/vendor/autoload.php';

$snowflake = new \Godruoyi\Snowflake\Snowflake;
echo $snowflake->id();
// output
// 199778615951360000

// 更多高级用法及实现原理参考原仓库:https://github.com/godruoyi/php-snowflake/blob/master/README-zh_CN.md

Redis 实现

// 连接Redis
$redis = new \Redis();
$redis->connect('192.168.0.112', 6379);
$cacheKey = date('Y:m:d');
$initVal  = 10000;
// 实现方式一(使用队列)
for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
    $redis->lPush($cacheKey, $initVal + $i);
}
$redis->rPop($cacheKey);
// 实现方式二(使用incr)
if ($redis->get($cacheKey)) {
    // 返回新增后的值
    return $redis->incr($cacheKey);
} else {
    // 设置一个默认的初始值
    $redis->set($cacheKey, $initVal);
    return $cacheKey;
}

数据库实现

数据库直接就不演示，直接通过设置表字段属性就行。主要设置字段值的初始值、偏移量。

mysql root@127.0.0.1:(none)> show variables like '%auto_incr%';
+--------------------------+-------+
| Variable_name            | Value |
+--------------------------+-------+
| auto_increment_increment | 1     |
| auto_increment_offset    | 1     |
+--------------------------+-------+
2 rows in set
Time: 0.012s

总计与分析

通过上面的示例演示，下面针对这几种情况做一个分析与总结。尽可能的选择一种合理的方式。