JAVA生成订单号(日期+流水号)支持高并发 💥（实战 + 源码）

天天摸鱼的java工程师
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JAVA生成订单号(日期+流水号)支持高并发 💥（实战 + 源码）

📌 作者：天天摸鱼的java工程师（8年后端经验）
🚀 擅长高并发、分布式、系统架构
📆 今日话题：如何优雅且高性能地生成订单号

💡 背景：为什么要自定义订单号？

在电商、支付、物流等系统中，订单号是核心字段之一：

  • 要求全球唯一
  • 要求按时间有序（方便分库分表、查询优化）
  • 有时还需要可读性高（如业务前缀、时间戳）
  • 不能依赖数据库自增主键（高并发下是性能瓶颈）

所以，我们一般会选择 “时间戳 + 流水号” 的方式来自定义订单号。

🧠 目标设计

✅ 订单号格式示例：

20250818 + 000001   →   20250818000001
  • 前缀：当前日期（如 20250818）
  • 后缀：每日从1递增的流水号，长度固定（如 000001）

✅ 设计要求：

  • 支持高并发生成
  • 同一日期下，流水号全局唯一
  • 跨天自动重置计数
  • 不依赖数据库写入（减少锁竞争）
  • 保证线程安全

❌ 常见错误实现（别踩坑）

❌ 1. 使用数据库自增字段

INSERT INTO orders (xxx) VALUES (xxx);
SELECT 4189843;
  • 慢！每次都要写数据库
  • 高并发下是瓶颈 → 不推荐

❌ 2. 使用 SimpleDateFormat + static 变量

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
String orderNo = sdf.format(new Date()) + (++counter);
  • SimpleDateFormat 非线程安全
  • 静态变量 counter 无同步，线程不安全
  • 会出现重复订单号

✅ 正确实现方式（推荐）

🚀 技术方案：使用 ConcurrentHashMap + AtomicInteger + LocalDate

public class OrderNoGenerator {

    // 保存每天的计数器
    private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> dateCounterMap = new ConcurrentHashMap<>();

    // 每日最大单量（根据业务调整）
    private static final int MAX_PER_DAY = 999999;

    /**
     * 生成订单号：格式为 yyyyMMdd + 六位流水号
     */
    public static String generateOrderNo() {
        // 获取当前日期字符串
        String date = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"));

        // 获取当天的计数器
        AtomicInteger counter = dateCounterMap.computeIfAbsent(date, key -> new AtomicInteger(0));

        int serial = counter.incrementAndGet(); // 原子递增

        if (serial > MAX_PER_DAY) {
            throw new RuntimeException("当天订单数量超过上限！");
        }

        // 格式化为六位流水号
        String serialStr = String.format("%06d", serial);

        return date + serialStr;
    }
}

🧪 测试验证（并发测试）

public class TestOrderNo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);

        Set<String> orderSet = ConcurrentHashMap.newKeySet();

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1000);

        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            pool.execute(() -> {
                String orderNo = OrderNoGenerator.generateOrderNo();
                if (!orderSet.add(orderNo)) {
                    System.err.println("重复订单号：" + orderNo);
                }
                latch.countDown();
            });
        }

        latch.await();
        pool.shutdown();
        System.out.println("生成订单数：" + orderSet.size());
    }
}

✅ 输出结果：

生成订单数：1000
✅ 所有订单号唯一，线程安全无误

🧰 优化建议

🔁 自动清理过期日期的计数器（防内存泄漏）

// 使用 ScheduledExecutorService 定时清理
Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> {
    String today = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"));
    dateCounterMap.keySet().removeIf(date -> !date.equals(today));
}, 1, 1, TimeUnit.HOURS);

🧱 衍生设计：支持分布式系统？

在分布式系统中，可以考虑：

✅ 1. Redis 原子自增（推荐）

String key = "order_no:" + LocalDate.now();
Long serial = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.DAYS);
  • 保证全局唯一
  • Redis 本身支持高并发
  • 可扩展性强

✔️ 总结

特性本地实现Redis实现
并发性能高（适合单机）更高（分布式支持）
内存占用需要手动清理历史数据Redis自动过期
可扩展性有限可无限扩展
复杂度简单需配置Redis

📌 最佳实践建议

  • 单机项目：本地 AtomicInteger 方案
  • 分布式环境：Redis Atomic 方案
  • 需要更复杂规则（如业务前缀、分库分表）：推荐Snowflake 雪花算法

👀 后记

订单号，是架构设计中常被忽略的小细节。
但一个不小心，就可能在高并发下引发重复、冲突、雪崩的问题。

希望这篇文章能帮你写出一个又快又稳的订单系统！

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