訂單號消費碼生成（線性同餘算法）

    利用線性同餘算法生產碼，每次從碼池中獲取訂單號。存儲利用redis緩存，加快獲取效率利用線性同餘算法生產碼，每次從碼池中獲取訂單號。存儲利用redis緩存，加快獲取效率。

1 線性同餘

    線性同餘發生器(Linear congruential generator)是 Xn =(aXn-1 = b) mod m
形式的僞隨機序列發生器，其中Xn 是序列的第n個數，Xn-1 是序列的第n-1個數，變量a,b,m是常數，a是乘數，b是增量,m是模，密匙即種子是初始值X0 。
    這種發生器的週期不會超過m。若是a,b和m都是可選的，那麼發生器將會是一個最大週期發生器(maximal period generator，有時也叫最大長度)，而且週期爲m。
（例如，b是與m相關的素數。） 在選擇常數是須要仔細，以保證能找到最大的週期。
線性同餘發生器的優勢是：速度快，每位只須要不多的操做。

2 線性同餘生成僞隨機數

    程序中，利用線性同餘算法生產隨機數，具體代碼以下：

long c = 7L;
long a = 21L;
int vs = 50000;

public synchronized   void generatorCustomCode(){
        String[]values = new String[vs];
        for (int i = 0; i < vs; i++) {
            value = (a * value + c) % m;
            code_value = String.format(fc, value);
            values[i] = code_value;
        }
    }
    return setOperations.pop(code + flow);
}

3 隨機數和鹽進行變換

這樣每次生成的隨機數，即便有重複，加上變換以後，也就不會重複了。

public synchronized   void generatorCustomCode(){
        String[]values = new String[vs];
        for (int i = 0; i < vs; i++) {
            value = (a * value + c) % m;
            code_value = String.format(fc, value);
            key = String.format(fk, c_value);
            if(c_value<1000) {
                code_value = code_value.substring(0, 2) + key.substring(0, 1) + code_value.substring(2, 5)
                        + key.substring(1, 2) + code_value.substring(5, 8) + key.substring(2) + code_value.substring(8);
            }else{
                code_value = code_value.substring(0, 2) + key.substring(0, 1) + code_value.substring(2, 5) + key.substring(1, 2) + code_value.substring(5, 8)
                        + key.substring(2, 3) + code_value.substring(8, 9)+ key.substring(3) + code_value.substring(9);
            }
            values[i] = code_value;
        }
    }
    return setOperations.pop(code + flow);
}

4 示例

利用該方式生成服務號的示例，完整代碼

public synchronized   String generatorCustomCode(){
    String code = "mc:ye:order:code:custom:";
    String key  = code + "key";
    ValueOperations<String, String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    SetOperations<String, String> setOperations = redisTemplate.opsForSet();
    String flow = (String)valueOperations.get(key);
    //初始化KEY
    if(flow==null){
        flow = "100";
        valueOperations.set(key, flow);
    }
    //初始化原始碼池
    Long size = setOperations.size(code + flow);
    if(size==null||size<=0){
        Long startTime = DateUtils.getMillis();
        logger.info("消費碼碼池耗盡，從新生成碼開始-------");
        valueOperations.increment(key,1);
        flow = (String)valueOperations.get(key);
        long c_value = Long.valueOf(flow);
        long m = 1000000000L;
        String fc = "%09d";
        String fk = "%03d";
        if(c_value >= 1000){
            m = 1000000000L;
            fc = "%011d";
            fk = "%04d";
        }

        long value = c_value;
        String code_value = "";
        String[]values = new String[vs];
        for (int i = 0; i < vs; i++) {
            value = (a * value + c) % m;
            code_value = String.format(fc, value);
            key = String.format(fk, c_value);
            if(c_value<1000) {
                code_value = code_value.substring(0, 2) + key.substring(0, 1) + code_value.substring(2, 5)
                        + key.substring(1, 2) + code_value.substring(5, 8) + key.substring(2) + code_value.substring(8);
            }else{
                code_value = code_value.substring(0, 2) + key.substring(0, 1) + code_value.substring(2, 5) + key.substring(1, 2) + code_value.substring(5, 8)
                        + key.substring(2, 3) + code_value.substring(8, 9)+ key.substring(3) + code_value.substring(9);
            }
            values[i] = code_value;
        }
        batchAdd(code + flow,values);
        logger.info("生成消費碼，碼池生成結束，耗時：{} ms",DateUtils.getMillis()-startTime);
    }
    return setOperations.pop(code + flow);
}