### 一、设计背景与核心诉求¶
优惠券 ID 需解决两大核心问题：
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安全性：避免 ID 规律性导致敏感信息泄露（如订单量）、恶意猜测薅券；
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分布式唯一性：支撑秒杀高并发场景，适配拆库拆表后的全局唯一标识需求；
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兼顾高性能、高可用（无锁设计）。
二、ID 结构设计（基于 Redis 实现）¶
采用 “分段式二进制编码”（共 64 位 Long 型），结构如下：
| 字段 | 位数 | 说明 |
| 符号位 | 1bit | 固定为 0，确保 ID 为正数 |
| 时间戳偏移 | 31bit | 当前时间戳 - 起始时间戳（2022-01-01 00:00:00），支持 69 年有效期 |
| 秒内序列号 | 32bit | Redis 自增计数器（按日 + 业务前缀生成），每秒支持 2³² 个 ID（完全覆盖高并发） |
示例与生成逻辑：¶
// 核心生成代码（RedisIdWorker）public long nextId(String keyPrefix) { // 1. 计算时间戳偏移（31位） long timeStamp = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) - 1640995200L; // 2. 生成秒内序列号（32位）：Redis按日自增，避免跨日重复 String date = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd")); long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("inc:" + keyPrefix + ":" + date); // 3. 位运算拼接：时间戳左移32位 + 序列号（无符号拼接） return timeStamp << 32 | count;}
- 业务适配：生成优惠券 ID 时，keyPrefix 传入 "coupon"，确保与订单 ID（keyPrefix="order"）隔离。
三、核心优势（贴合业务场景）¶
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唯一性保障：
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时间戳偏移 + Redis 日级自增：同一秒内通过 32 位序列号去重，分布式环境无需锁，性能极高；
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按业务前缀区分：避免优惠券 ID 与订单 ID 等其他业务 ID 冲突。
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安全性优化：
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非连续自增：时间戳偏移 + 随机增长的序列号，无法通过 “ID+1” 猜测未发放优惠券，阻断薅券风险；
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无规律可循：ID 不直接暴露发放时间、数量等敏感信息。
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高可用与扩展性：
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Redis 集群部署：支持故障转移，确保 ID 生成不中断；
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适配秒杀场景：每秒 2³² 个 ID 的生成能力，完全满足大促高并发发放需求；
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兼容拆库拆表：全局唯一标识，无需担心分表后 ID 重复。
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轻量化实现：
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无复杂编码规则：通过位运算直接拼接，生成效率高，存储成本低（Long 型仅 8 字节）；
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运维友好：Redis 自增无需手动维护计数器，日级 key 自动隔离历史数据。
四、与传统方案对比¶
| 方案 | 劣势 | 本方案优势 |
| 数据库自增 ID | 规律明显、分布式需锁、分表冲突 | 无规律、无锁、全局唯一 |
| 纯随机串 | 需去重、无可读性、性能低 | 无需去重、生成效率高 |
五、总结¶
该方案基于 Redis 实现，以 “轻量化、高并发、高安全” 为核心，完美适配优惠券秒杀场景的分布式、高并发、防薅券需求，同时预留了足够的扩展空间（如新增业务维度可调整 keyPrefix），是兼顾实用性与性价比的最优解。