# 数据计数/订单号生成

数据计数/订单号生成

## 前言

唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性，例如网站需要统计每天访问的人数 unique visitor ​（也就是 UV）。计数问题很常见，但解决起来可能十分复杂：一是需要计数的量可能很大，比如大型的站点每天有数百万的人访问，数据量相当大；二是通常还希望扩展计数的维度，比如除了需要每天的 UV，还想知道每周或每月的 UV，这样导致计算十分复杂。

在关系数据库存储的系统里，实现唯一计数的方法就是 select count(distinct )，它十分简单，但是如果数据量很大，这个语句执行是很慢的。用关系数据库另外一个问题是插入数据性能也不高。

Redis 解决这类计数问题得心应手，相比关系数据库速度更快，消耗资源更少，甚至提供了 3 种不同的方法。

* **数据计数**

### Redis自增实现计数

**INCR key**

将key中储存的数字值增一。

如果key不存在，那么key的值会先被初始化为0，然后再执行[INCR](http://doc.redisfans.com/string/incr.html#incr)操作。

如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。

本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。

这是一个针对字符串的操作，因为 Redis 没有专用的整数类型，所以 key 内储存的字符串被解释为十进制 64 位有符号整数来执行 INCR 操作。

可用版本：

\>= 1.0.0

时间复杂度：

O(1)

返回值：

执行 INCR 命令之后 key 的值。

```
redis> SET page_view 20
OK

redis> INCR page_view
(integer) 21

redis> GET page_view    # 数字值在 Redis 中以字符串的形式保存
"21"
```

### 基于 set

Redis 的 set 用于保存唯一的数据集合，通过它可以快速判断某一个元素是否存在于集合中，也可以快速计算某一个集合的元素个数，另外和可以合并集合到一个新的集合中。涉及的命令如下：

代码如下:

```
SISMEMBER key member  # 判断 member 是否存在
SADD key member  # 往集合中加入 member
SCARD key   # 获取集合元素个数
```

### 基于 bit

Redis 的 bit 可以用于实现比 set 内存高度压缩的计数，它通过一个 bit 1 或 0 来存储某个元素是否存在信息。例如网站唯一访客计数，可以把 user\_id 作为 bit 的偏移量 offset，设置为 1 表示有访问，使用 1 MB的空间就可以存放 800 多万用户的一天访问计数情况。涉及的命令如下：#p#分页标题#e#

代码如下:

```
SETBIT key offset value  # 设置位信息
GETBIT key offset        # 获取位信息
BITCOUNT key [start end] # 计数
BITOP operation destkey key [key ...]  # 位图合并
```

> 基于 bit 的方法比起 set 空间消耗小得多，但是它要求元素能否简单映射为位偏移，适用面窄了不少，另外它消耗的空间取决于最大偏移量，和计数值无关，如果最大偏移量很大，消耗内存也相当可观。

### 基于 HyperLogLog

实现超大数据量精确的唯一计数都是比较困难的，但是如果只是近似的话，计算科学里有很多高效的算法，其中 HyperLogLog Counting 就是其中非常著名的算法，它可以仅仅使用 12 k左右的内存，实现上亿的唯一计数，而且误差控制在百分之一左右。涉及的命令如下：

代码如下:

```
PFADD key element [element ...]  # 加入元素
PFCOUNT key [key ...]   # 计数
```

* **订单号生成**

```
public static long getOrderId() {
　　 //设置订单号前缀（可以根据数据环境/地区的不同来设置不同订单号前缀）
    String ordernoIndex = PropertiesManager.getPropertiesValue("key");//从配置中心获取订单号前缀
    if(StringUtils.isBlank(ordernoIndex)){
        ordernoIndex = "";
    }
　　 //从redis中获取订单号
    long orderId = JedisManager.incr(REDIS_ORDER_KEY, CART_REDIS_POOL);
　　 //判断订单号是否小于订单号初始值
    if(orderId < orderIdInitValue){
　　　　 //设置redis中orderNo的初始值
        JedisManager.setString(REDIS_ORDER_KEY, String.valueOf(orderIdInitValue), 0, CART_REDIS_POOL);
        orderId = JedisManager.incr(REDIS_ORDER_KEY, CART_REDIS_POOL);
    }
　　 //拼接订单号（订单前缀+redis中的自增长值），并返回
    return Long.valueOf(new StringBuffer().append(ordernoIndex).append(String.valueOf(orderId)).toString());
}
```

订单前缀可以设置在订单中心或配置文件里，这样可以在不同环境获得不同的订单号，避免因不同数据中心，导致出现订单号重复的情况。

JedisManager.incr（）方法，该方法是订单号生成的一个亮点，也是支持能够高并发的主要原因。

Incr 命令会将 redis的key 中储存的数字值增一。

decr 命令会将 redis的key 中存储的数字值减一。

如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR / DECR 操作。

如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。

之前看到过说 Incr 命令最高支持每秒1000万级别的递增（没有测试过），且该命令支持原子性，用来生成订单号来说还是比较轻松的。

同样的该方式也适用于 ”秒杀“库存的递减 等场景。