雪花算法及微服务集群唯一ID解决方案

雪花算法(SnowFlake)

简介
现在的服务基本是分布式、微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。

对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢?

如果还是借助数据库主键自增的形式,那么可以让不同表初始化一个不同的初始值,然后按指定的步长进行自增。例如有3张拆分表,初始主键值为1,2,3,自增步长为3。

当然也有人使用 UUID 来作为主键,但是 UUID 生成的是一个无序的字符串,对于 MySQL 推荐使用增长的数值类型值作为主键来说不适合。

也可以使用 Redis 的自增原子性来生成唯一 id,但是这种方式业内比较少用。

当然还有其他解决方案,不同互联网公司也有自己内部的实现方案。雪花算法是其中一个用于解决分布式 id 的高效方案,也是许多互联网公司在推荐使用的。

SnowFlake 雪花算法
SnowFlake 中文意思为雪花,故称为雪花算法。最早是 Twitter 公司在其内部用于分布式环境下生成唯一 ID。在2014年开源 scala 语言版本。
雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位的 long 类型的唯一 id。
image

最高 1 位固定值 0,因为生成的 id 是正整数,如果是 1 就是负数了。
接下来 41 位存储毫秒级时间戳,2^41/(1000606024365)=69,大概可以使用 69 年。
再接下 10 位存储机器码,包括 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId。最多可以部署 2^10=1024 台机器。
最后 12 位存储序列号。同一毫秒时间戳时,通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言,同一毫秒时间戳下,可以生成 2^12=4096 个不重复 id。
可以将雪花算法作为一个单独的服务进行部署,然后需要全局唯一 id 的系统,请求雪花算法服务获取 id 即可。

对于每一个雪花算法服务,需要先指定 10 位的机器码,这个根据自身业务进行设定即可。例如机房号+机器号,机器号+服务号,或者是其他可区别标识的 10 位比特位的整数值都行。

实际应用

MybatisPlus实现

依赖:

     	<dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.3.1</version>
        </dependency>

yml配置:

mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  global-config:
    worker-id: ${random.int(1,31)}
    datacenter-id: ${random.int(1,31)}

测试实体:

@Data
@TableName("test_content")
public class TestContent {
    /**
     * ID
     */
    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long id;


    /**
     * 数据内容
     */
    private String content;

    /**
     * 部门id
     */
    private Integer deptId;
}

测试控制层:

  @GetMapping("/test2")
    public String add() {
        TestContent testContent = new TestContent();
        testContent.setContent(new Random().nextInt() + "自定义添加内容");
        testContent.setDeptId(1);
        int insert = testContentService.getBaseMapper().insert(testContent);
        log.info("插入成功:{}", testContent.getId());
        return "插入成功";
    }

插入测试:

非ID字段需要id时可使用Idwork

        testContent.setId(IdWorker.getId());

源码解析:

IdWorker提供获取id的基本方法,底层通过DefaultIdentifierGenerator生成序列Sequence类用于生成雪花id


public class IdWorker {
    private static IdentifierGenerator IDENTIFIER_GENERATOR = new DefaultIdentifierGenerator();
    public static final DateTimeFormatter MILLISECOND = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmssSSS");

    public IdWorker() {
    }

    public static long getId() {
        return getId(new Object());
    }

    public static long getId(Object entity) {
        return IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).longValue();
    }

    public static String getIdStr() {
        return getIdStr(new Object());
    }

    public static String getIdStr(Object entity) {
        return IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).toString();
    }

    public static String getMillisecond() {
        return LocalDateTime.now().format(MILLISECOND);
    }

    public static String getTimeId() {
        return getMillisecond() + getIdStr();
    }

    public static void initSequence(long workerId, long dataCenterId) {
        IDENTIFIER_GENERATOR = new DefaultIdentifierGenerator(workerId, dataCenterId);
    }

    public static void setIdentifierGenerator(IdentifierGenerator identifierGenerator) {
        IDENTIFIER_GENERATOR = identifierGenerator;
    }

    public static String get32UUID() {
        ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
        return (new UUID(random.nextLong(), random.nextLong())).toString().replace("-", "");
    }
}

Sequence类:主要构造方法包含两个参数 类比雪花算法的机器ID和服务ID,集群模式下最好不要重复,否则可能会造成生成的Id重复,两个参数可在YML文件中配置

public class Sequence {
    private static final Log logger = LogFactory.getLog(Sequence.class);
    private final long twepoch = 1288834974657L;
    private final long workerIdBits = 5L;
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    private final long maxWorkerId = 31L;
    private final long maxDatacenterId = 31L;
    private final long sequenceBits = 12L;
    private final long workerIdShift = 12L;
    private final long datacenterIdShift = 17L;
    private final long timestampLeftShift = 22L;
    private final long sequenceMask = 4095L;
    private final long workerId;
    private final long datacenterId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;

    public Sequence() {
        this.datacenterId = getDatacenterId(31L);
        this.workerId = getMaxWorkerId(this.datacenterId, 31L);
    }

    public Sequence(long workerId, long datacenterId) {
        Assert.isFalse(workerId > 31L || workerId < 0L, String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", 31L), new Object[0]);
        Assert.isFalse(datacenterId > 31L || datacenterId < 0L, String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", 31L), new Object[0]);
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
        StringBuilder mpid = new StringBuilder();
        mpid.append(datacenterId);
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        if (StringUtils.isNotBlank(name)) {
            mpid.append(name.split("@")[0]);
        }

        return (long)(mpid.toString().hashCode() & '\uffff') % (maxWorkerId + 1L);
    }

    protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
        long id = 0L;

        try {
            InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
            if (network == null) {
                id = 1L;
            } else {
                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
                if (null != mac) {
                    id = (255L & (long)mac[mac.length - 1] | 65280L & (long)mac[mac.length - 2] << 8) >> 6;
                    id %= maxDatacenterId + 1L;
                }
            }
        } catch (Exception var7) {
            logger.warn(" getDatacenterId: " + var7.getMessage());
        }

        return id;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = this.timeGen();
        if (timestamp < this.lastTimestamp) {
            long offset = this.lastTimestamp - timestamp;
            if (offset > 5L) {
                throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));
            }

            try {
                this.wait(offset << 1);
                timestamp = this.timeGen();
                if (timestamp < this.lastTimestamp) {
                    throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));
                }
            } catch (Exception var6) {
                throw new RuntimeException(var6);
            }
        }

        if (this.lastTimestamp == timestamp) {
            this.sequence = this.sequence + 1L & 4095L;
            if (this.sequence == 0L) {
                timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp);
            }
        } else {
            this.sequence = ThreadLocalRandom.current().nextLong(1L, 3L);
        }

        this.lastTimestamp = timestamp;
        return timestamp - 1288834974657L << 22 | this.datacenterId << 17 | this.workerId << 12 | this.sequence;
    }

    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp;
        for(timestamp = this.timeGen(); timestamp <= lastTimestamp; timestamp = this.timeGen()) {
        }

        return timestamp;
    }

    protected long timeGen() {
        return SystemClock.now();
    }
}

posted @ 2022-06-22 17:10  胡小华  阅读(1857)  评论(3编辑  收藏  举报