Распределенный генератор идентификаторов

задняя часть
Как обеспечить идемпотентность идентификатора данных в случае высокого параллелизма или подтаблицы и подбазы данных?

Обычно используются следующие решения.

Универсальный уникальный идентификатор корпорации Майкрософт (UUID) Алгоритм компании Twitter Snowflake (SnowFlake) Автоматическое увеличение идентификатора на основе базы данных идентификатор кеша

Здесь мы поговорим об алгоритме снежинки.

snowflake — это алгоритм генерации распределенного идентификатора Twitter с открытым исходным кодом, результатом которого является длинный идентификатор. Основная идея состоит в том, чтобы использовать 41 бит в качестве количества миллисекунд, 10 бит в качестве идентификатора машины (5 бит для центра обработки данных, 5 бит для идентификатора машины), 12 бит в качестве серийного номера в миллисекундах и, наконец, знаковый бит, который всегда 0 .Структура идентификатора, сгенерированная алгоритмом снежинки

图片.png
Вся структура 64-битная, поэтому мы можем использовать long для хранения в Java. Реализация алгоритма в основном представляет собой бинарную операцию.Теоретически одна машина может генерировать до 1024 * (2 ^ 12) в секунду, то есть 4,096 миллиона идентификаторов (1024 X 4096 = 4194304).

 
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 
 * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br>
 * 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号<br>
 * 加起来刚好64位,为一个Long型。<br>
 * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
Преимущества алгоритма SnowFlake:

1. Он не зависит от БД при генерации ID и полностью генерируется в памяти, с высокой производительностью и высокой доступностью. 2. Идентификатор имеет тенденцию к увеличению, и производительность повышается при последующей вставке индексного дерева.

Недостатки алгоритма SnowFlake:

Зависит от согласованности системных часов. Если системные часы определенной машины настроены назад, это может привести к конфликту идентификаторов или нарушению идентификаторов.

Код алгоритма выглядит следующим образом
public class SnowflakeIdWorker {
 // ==============================Fields==================
    /** 开始时间截 (2019-08-06) */
    private final long twepoch = 1565020800000L;

    /** 机器id所占的位数 */
    private final long workerIdBits = 5L;

    /** 数据标识id所占的位数 */
    private final long datacenterIdBits = 5L;

    /** 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    /** 支持的最大数据标识id,结果是31 */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    /** 序列在id中占的位数 */
    private final long sequenceBits = 12L;

    /** 机器ID向左移12位 */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;

    /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    /** 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /** 工作机器ID(0~31) */
    private long workerId;

    /** 数据中心ID(0~31) */
    private long datacenterId;

    /** 毫秒内序列(0~4095) */
    private long sequence = 0L;

    /** 上次生成ID的时间截 */
    private long lastTimestamp = -1L;

     //==============================Constructors====================
    /**
     * 构造函数
     * @param workerId 工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    // ==============================Methods=================================
    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        //如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //时间戳改变,毫秒内序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }

        //上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;

        //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
                | (workerId << workerIdShift) //
                | sequence;
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //==============================Test=============================================
    /** 测试 */
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}

Быстро используйте алгоритм снежинки всего за несколько шагов

Внедрить зависимость от hutool
<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-captcha</artifactId>
    <version>${hutool.version}</version>
</dependency>
Генератор идентификаторов
public class IdGenerator {

    private long workerId = 0;

    @PostConstruct
    void init() {
        try {
            workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
            log.info("当前机器 workerId: {}", workerId);
        } catch (Exception e) {
            log.warn("获取机器 ID 失败", e);
            workerId = NetUtil.getLocalhost().hashCode();
            log.info("当前机器 workerId: {}", workerId);
        }
    }

    /**
     * 获取一个批次号,形如 2019071015301361000101237
     * <p>
     * 数据库使用 char(25) 存储
     *
     * @param tenantId 租户ID,5 位
     * @param module   业务模块ID,2 位
     * @return 返回批次号
     */
    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);
    }

    /**
     * 生成的是不带-的字符串,类似于:b17f24ff026d40949c85a24f4f375d42
     *
     * @return
     */
    public String simpleUUID() {
        return IdUtil.simpleUUID();
    }

    /**
     * 生成的UUID是带-的字符串,类似于: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();
    }

    /**
     * 生成类似:5b9e306a4df4f8c54a39fb0c
     * <p>
     * ObjectId 是 MongoDB 数据库的一种唯一 ID 生成策略,
     * 是 UUID version1 的变种,详细介绍可见:服务化框架-分布式 Unique ID 的生成方法一览。
     *
     * @return
     */
    public String objectId() {
        return ObjectId.next();
    }

}

тестовый класс
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("批次号: {}", 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("分布式 ID: {}", idGenerator.snowflakeId());
            });
        }
        executorService.shutdown();
    }

}

图片.png

В проект нам просто нужно ввести@Autowired private IdGenerator idGenerator;Просто

затем установите идентификаторorder.setId(idGenerator.snowflakeId() + "");

Если эта статья была вам полезна, обратите на нее внимание, позже будет больше интересного