分散式id生成器
阿新 • • 發佈：2019-12-31
在高併發或者分表分庫情況下怎麼保證資料id的冪等性呢
經常用到的解決方案有以下幾種。
微軟公司通用唯一識別碼（UUID） Twitter公司雪花演演算法（SnowFlake） 基於資料庫的id自增 對id進行快取
這裡我們要談到snowflake演演算法了
snowflake是Twitter開源的分散式ID生成演演算法，結果是一個long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數，10bit作為機器的ID（5個bit是資料中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內的流水號，最後還有一個符號位，永遠是0。 snowflake演演算法所生成的ID結構
整個結構是64位，所以我們在Java中可以使用long來進行儲存。 該演演算法實現基本就是二進位制操作,單機每秒內理論上最多可以生成1024*(2^12)，也就是409.6萬個ID(1024 X 4096 = 4194304)
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
* 1位標識，由於long基本型別在Java中是帶符號的，最高位是符號位，正數是0，負數是1，所以id一般是正數，最高位是0<br>
* 41位時間截(毫秒級)，注意，41位時間截不是儲存當前時間的時間截，而是儲存時間截的差值（當前時間截 - 開始時間截)
* 得到的值），這裡的的開始時間截，一般是我們的id生成器開始使用的時間，由我們程式來指定的（如下下面程式IdWorker類的startTime屬性）。41位的時間截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
* 10位的資料機器位，可以部署在1024個節點，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
* 12位序列，毫秒內的計數，12位的計數順序號支援每個節點每毫秒(同一機器，同一時間截)產生4096個ID序號<br>
* 加起來剛好64位，為一個Long型。<br>
* SnowFlake的優點是，整體上按照時間自增排序，並且整個分散式系統內不會產生ID碰撞(由資料中心ID和機器ID作區分)，並且效率較高，經測試，SnowFlake每秒能夠產生26萬ID左右。
複製程式碼 snowFlake演演算法的優點：
1.生成ID時不依賴於DB，完全在記憶體生成，高效能高可用。 2.ID呈趨勢遞增，後續插入索引樹的時候效能較好。
SnowFlake演演算法的缺點：
依賴於系統時鐘的一致性。如果某臺機器的系統時鐘回撥，有可能造成ID衝突，或者ID亂序
演演算法程式碼如下
public class SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields==================
/** 開始時間截 (2019-08-06) */
private final long twepoch = 1565020800000L;
/** 機器id所佔的位數 */
private final long workerIdBits = 5L;
/** 資料標識id所佔的位數 */
private final long datacenterIdBits = 5L;
/** 支援的最大機器id，結果是31 (這個移位演演算法可以很快的計算出幾位二進位制數所能表示的最大十進位制數) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/** 支援的最大資料標識id，結果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/** 序列在id中佔的位數 */
private final long sequenceBits = 12L;
/** 機器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/** 資料標識id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/** 時間截向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/** 生成序列的掩碼，這裡為4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/** 工作機器ID(0~31) */
private long workerId;
/** 資料中心ID(0~31) */
private long datacenterId;
/** 毫秒內序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;
/** 上次生成ID的時間截 */
private long lastTimestamp = -1L;
//==============================Constructors====================
/**
* 建構函式
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 資料中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(long workerId,long datacenterId) {
if 快速使用snowflake演演算法只需以下幾步
引入hutool依賴
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-captcha</artifactId>
<version>${hutool.version}</version>
</dependency>
複製程式碼ID 生成器
public class IdGenerator {
private long workerId = 0;
@PostConstruct
void init() {
try {
workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
log.info("當前機器 workerId: {}",workerId);
} catch (Exception e) {
log.warn("獲取機器 ID 失敗",e);
workerId = NetUtil.getLocalhost().hashCode();
log.info("當前機器 workerId: {}",workerId);
}
}
/**
* 獲取一個批次號，形如 2019071015301361000101237
* <p>
* 資料庫使用 char(25) 儲存
*
* @param tenantId 租戶ID，5 位
* @param module 業務模組ID，2 位
* @return 返回批次號
*/
public synchronized String batchId(int tenantId,int module) {
String prefix = DateTime.now().toString(DatePattern.PURE_DATETIME_MS_PATTERN);
return prefix + tenantId + module + RandomUtil.randomNumbers(3);
}
@Deprecated
public synchronized String getBatchId(int tenantId,int module) {
return batchId(tenantId,module);
}
/**
* 生成的是不帶-的字串，類似於：b17f24ff026d40949c85a24f4f375d42
*
* @return
*/
public String simpleUUID() {
return IdUtil.simpleUUID();
}
/**
* 生成的UUID是帶-的字串，類似於：a5c8a5e8-df2b-4706-bea4-08d0939410e3
*
* @return
*/
public String randomUUID() {
return IdUtil.randomUUID();
}
private Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId,1);
public synchronized long snowflakeId() {
return snowflake.nextId();
}
public synchronized long snowflakeId(long workerId,long dataCenterId) {
Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId,dataCenterId);
return snowflake.nextId();
}
/**
* 生成類似：5b9e306a4df4f8c54a39fb0c
* <p>
* ObjectId 是 MongoDB 資料庫的一種唯一 ID 生成策略，
* 是 UUID version1 的變種，詳細介紹可見：服務化框架－分散式 Unique ID 的生成方法一覽。
*
* @return
*/
public String objectId() {
return ObjectId.next();
}
}
複製程式碼測試類
public class IdGeneratorTest {
@Autowired
private IdGenerator idGenerator;
@Test
public void testBatchId() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
String batchId = idGenerator.batchId(1001,100);
log.info("批次號: {}",batchId);
}
}
@Test
public void testSimpleUUID() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
String simpleUUID = idGenerator.simpleUUID();
log.info("simpleUUID: {}",simpleUUID);
}
}
@Test
public void testRandomUUID() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
String randomUUID = idGenerator.randomUUID();
log.info("randomUUID: {}",randomUUID);
}
}
@Test
public void testObjectID() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
String objectId = idGenerator.objectId();
log.info("objectId: {}",objectId);
}
}
@Test
public void testSnowflakeId() {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20);
for (int i = 0; i < 20; i++) {
executorService.execute(() -> {
log.info("分散式 ID: {}",idGenerator.snowflakeId());
});
}
executorService.shutdown();
}
}
複製程式碼
在專案中我們只需要注入
@Autowired private IdGenerator idGenerator;即可
然後設定id
order.setId(idGenerator.snowflakeId() + "");
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