| | |
| | | import cn.iocoder.yudao.framework.common.util.number.BizNoUtils; |
| | | import jakarta.annotation.Resource; |
| | | import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; |
| | | import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; |
| | | import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; |
| | | import org.springframework.stereotype.Repository; |
| | | |
| | | import java.util.ArrayList; |
| | | import java.util.List; |
| | | |
| | | /** |
| | | * MES 业务编码生成的 Redis DAO(实例码:袋码 / 托盘码 / 临时码等)。 |
| | |
| | | @Repository |
| | | public class MesCodeRedisDAO { |
| | | |
| | | /** |
| | | * 袋序号自增 KEY(全局袋序号,保证同一批/跨批生成时不重复) |
| | | */ |
| | | private static final String BAG_NO_SEQ_KEY = "mes:bag_no:seq"; |
| | | |
| | | /** |
| | | * 单次批量取码的最大个数 |
| | | * <p> |
| | | * 受 Redis 单条命令参数规模与响应体大小约束,过大反而增加单次阻塞时间。 |
| | | */ |
| | | public static final int MAX_BATCH_SIZE = 5000; |
| | | |
| | | /** |
| | | * 批量写入并返回实际生效的编码。 |
| | | * <p> |
| | | * 逐个 SADD 在同一脚本内完成:与调用方逐条 SADD 相比,网络往返从 N 次降为 1 次; |
| | | * 同时因为脚本原子执行,并发调用之间也不会产生重复编码。 |
| | | */ |
| | | private static final RedisScript<List> ADD_UNIQUE_CODES_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>( |
| | | "local res = {} " |
| | | + "for i = 1, #ARGV do " |
| | | + " if redis.call('SADD', KEYS[1], ARGV[i]) == 1 then " |
| | | + " res[#res + 1] = ARGV[i] " |
| | | + " end " |
| | | + "end " |
| | | + "return res", |
| | | List.class); |
| | | |
| | | /** |
| | | * 原子分配袋序号区间的 Lua 脚本。 |
| | | * <p> |
| | | * 先按库内最大序号校正基准值(Redis 首次使用、或库内数据被直接导入导致基准落后时), |
| | | * 再原子自增并返回自增后的值。整个「校正 + 自增」在 Redis 单线程内完成,避免并发下互相覆盖计数。 |
| | | * <p> |
| | | * KEYS[1] = 序号 KEY;ARGV[1] = 本次需要的个数;ARGV[2] = 库内当前最大序号 |
| | | */ |
| | | private static final RedisScript<Long> ALLOCATE_BAG_NO_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>( |
| | | "local cur = redis.call('GET', KEYS[1]) " |
| | | + "local base = tonumber(ARGV[2]) " |
| | | + "if (not cur) or (tonumber(cur) < base) then redis.call('SET', KEYS[1], base) end " |
| | | + "return redis.call('INCRBY', KEYS[1], ARGV[1])", |
| | | Long.class); |
| | | |
| | | @Resource |
| | | private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; |
| | | |
| | |
| | | * @return 16 位纯数字编码 |
| | | */ |
| | | public String generate() { |
| | | Long no = stringRedisTemplate.opsForValue().increment(BizNoUtils.GLOBAL_SEQ_KEY); |
| | | return BizNoUtils.format(no); |
| | | // 随机生成 16 位纯数字编码,并用 Redis 集合查重,保证全系统唯一(不使用自增/顺序) |
| | | for (int i = 0; i < BizNoUtils.MAX_RETRY; i++) { |
| | | String code = BizNoUtils.randomCode(); |
| | | Long added = stringRedisTemplate.opsForSet().add(BizNoUtils.USED_SET_KEY, code); |
| | | if (added != null && added > 0) { |
| | | return code; |
| | | } |
| | | } |
| | | throw new IllegalStateException("生成唯一业务编码失败,请重试"); |
| | | } |
| | | |
| | | /** |
| | | * 批量生成 count 个唯一的 16 位纯数字业务编码(全系统唯一) |
| | | * <p> |
| | | * 大批量生成时不要循环调用 {@link #generate()}:那会产生 N 次 Redis 往返, |
| | | * 几十万条即可把接口拖到分钟级。这里每批最多 {@link #MAX_BATCH_SIZE} 个候选码 |
| | | * 一次脚本写入,碰撞(概率极低)的缺额再补一批。 |
| | | * |
| | | * @param count 需要的编码个数 |
| | | * @return 唯一编码列表,顺序无保证但数量等于 count |
| | | */ |
| | | public List<String> generateBatch(int count) { |
| | | if (count <= 0) { |
| | | return List.of(); |
| | | } |
| | | List<String> result = new ArrayList<>(Math.min(count, 1024)); |
| | | // 16 位随机码空间为 10^16,正常情况下一轮即可全部写入;限制轮次只用于兜底异常 |
| | | for (int round = 0; round < 100 && result.size() < count; round++) { |
| | | int batchSize = Math.min(count - result.size(), MAX_BATCH_SIZE); |
| | | List<String> candidates = new ArrayList<>(batchSize); |
| | | for (int i = 0; i < batchSize; i++) { |
| | | candidates.add(BizNoUtils.randomCode()); |
| | | } |
| | | List<?> added = stringRedisTemplate.execute(ADD_UNIQUE_CODES_SCRIPT, |
| | | List.of(BizNoUtils.USED_SET_KEY), candidates.toArray(new String[0])); |
| | | if (added != null) { |
| | | added.forEach(code -> result.add(String.valueOf(code))); |
| | | } |
| | | } |
| | | if (result.size() < count) { |
| | | throw new IllegalStateException("批量生成唯一业务编码失败,请重试"); |
| | | } |
| | | return result; |
| | | } |
| | | |
| | | /** |
| | | * 原子分配一段连续的袋序号,返回区间起始值。 |
| | | * <p> |
| | | * 袋序号原先由「查库内最大值再 +1」得到,并发生成时两个请求会读到同一个最大值, |
| | | * 从而产出重复的袋序号(袋序号会印在标签上)。此处改为 Redis 原子自增分配, |
| | | * 并用库内当前最大值做基准校正,保证序号既不重复也不回退。 |
| | | * |
| | | * @param count 本次需要的连续序号个数(须大于 0) |
| | | * @param dbMaxBagNo 数据库当前最大袋序号(含已逻辑删除记录,传 null 视为 0) |
| | | * @return 区间起始序号(含),可用区间为 [start, start + count - 1] |
| | | */ |
| | | public int allocateBagNoStart(int count, Integer dbMaxBagNo) { |
| | | if (count <= 0) { |
| | | throw new IllegalArgumentException("袋序号分配个数必须大于 0"); |
| | | } |
| | | Long end = stringRedisTemplate.execute(ALLOCATE_BAG_NO_SCRIPT, List.of(BAG_NO_SEQ_KEY), |
| | | String.valueOf(count), String.valueOf(dbMaxBagNo == null ? 0 : dbMaxBagNo)); |
| | | if (end == null) { |
| | | throw new IllegalStateException("分配袋序号失败,请重试"); |
| | | } |
| | | return (int) (end - count + 1); |
| | | } |
| | | |
| | | } |