• 分布式全局唯一ID (学习总结---从入门到深化)


    目录

    分布式全局唯一ID

     何为 ID

     为什么需要分布式ID

     分布式全局唯一ID解决方案

     UUID

     依靠数据库自增字段生成

    号段模式

     Redis自增key方案

     雪花算法(SnowFlake)

    分布式全局唯一ID_什么是雪花算法SonwFlake 

    雪花算法作用

     SnowFlake算法优点

     SnowFlake算法的缺点

    雪花算法组成 

     分布式全局唯一ID实现_雪花算法SonwFlake落地实现

     Hutool简介

    引入相关依赖

    Snowflake

    雪花算法SpringBoot引用

    分布式全局唯一ID实现_雪花算法SonwFlake落地实现之 Mybatis Plus


    分布式全局唯一ID

     何为 ID

    日常开发中,我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示,比如 用户 ID 对应且仅对应一个人,商品 ID 对应且仅对应一件商品,订 单 ID 对应且仅对应一个订单。

     为什么需要分布式ID

    随着系统数据量越来越大,单数据库压力太大无法维持性能,所以 可能就需要变成一主多从这样读写分离,随着继续扩大一主多从也 无法支撑了。这时就需要分库分表,这样的话就会出现不同库表之 间的数据id不能再依赖数据库自增的id,而需要外部一种方式生成全局统一的唯一id。

     分布式ID需要满足什么条件

     分布式全局唯一ID解决方案

     UUID

    Java本身提供了UUID,这是一个唯一的字符串,它可以不依赖其他 工具在本地生成。

     依靠数据库自增字段生成

    一个数据库压力大就搞多个数据库,之后搞一个Step步长的概念, 每个数据库的自增起始值不同,但是他们的增长Step相同。如下图所示。

     优点

    返回的分布式ID是趋势递增的id唯一。解决了单点问题,即使一个 宕机其他的还可以提供服务。

    缺点

    单点压力还是很大,因为DB本身写操作就耗时间。最主要的问题还 是扩容困难,比如要加一台DB3是很难加进来的,除非停机,将所 有DB的id进行修改,同时修改步长。

    号段模式

    它没有采用新插入记录返回id的方案,而是一个业务类型就是一行 数据,用一行数据来维护这个业务的自增id。服务来修改这行数据 的max_id,比如当前max_id值是0,那么来给max_id加上1000, 如果返回成功,就代表这个服务获得了1-1000这段分布式id,之后 将这段缓存在服务内部,用光之后再来表中取。

     优点

    效率很高,db的压力减小,而且一张表可以维护很多业务的分布式 id。

    缺点

    复杂性提高,需要系统为了这个生成方案对号段进行缓存。

     Redis自增key方案

    通过incr命令让一个key自增,自增后的值作为分布式id。

     优点

         1、有序递增,可读性强

         2、性能较高

    缺点

        1、占用带宽,依赖Redis

     雪花算法(SnowFlake)

    SnowFlake生成的是一个Long类型的值,Long类型的数据占用8个 字节,也就是64位。SnowFlake将64进行拆分,每个部分具有不同 的含义,当然机器码、序列号的位数可以自定义也可以。

     优点

    本地生成,不依赖中间件。 生成的分布式id足够小,只有8个字节,而且是递增的。

    缺点

    时钟回拨问题,强烈依赖于服务器的时间,如果时间出现时间回拨 就可能出现重复的id。

    分布式全局唯一ID_什么是雪花算法SonwFlake 

     Snowflake常称为雪花算法,是Twitter开源的分布式ID生成算法, 生成后是一个64bit的long型数值,组成部分引入了时间戳,基本保持了自增。

    雪花算法作用

     SnowFlake算法优点

     SnowFlake算法的缺点

    依赖系统时间,如果系统时间被回调,或者改变,可能会造成ID冲 突或者重复

    雪花算法组成 

     

     分布式全局唯一ID实现_雪花算法SonwFlake落地实现

     Hutool简介

    Hutool是一个小而全的Java工具类库,通过静态方法封装,降低相 关API的学习成本,提高工作效率,使Java拥有函数式语言般的优 雅,让Java语言也可以“甜甜的”。

    引入相关依赖

    hutool工具包已经提供雪花算法ID生成的工具类。

    1. <dependency>
    2. <groupId>cn.hutoolgroupId>
    3. <artifactId>hutool-allartifactId>
    4. <version>5.7.13version>
    5. dependency>

    Snowflake

    分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,有些时候我们 希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生 成。Twitter的Snowflake 算法就是这种生成器。

    1. //参数1为机器标识
    2. //参数2为数据标识
    3. Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1,1);
    4. long id = snowflake.nextId();
    5. //简单使用
    6. long id = IdUtil.getSnowflakeNextId();
    7. String id = snowflake.getSnowflakeNextIdStr();

    雪花算法SpringBoot引用

    config文件

    1. package com.example.demo.config;
    2. import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
    3. import cn.hutool.core.net.NetUtil;
    4. import cn.hutool.core.util.IdUtil;
    5. import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    6. import org.springframework.stereotype.Component;
    7. import javax.annotation.PostConstruct;
    8. @Slf4j
    9. @Component
    10. public class IdGeneratorSnowflake {
    11. private long workerId = 0; //第几号机房
    12. private long datacenterId = 1; //第几号机器
    13. private Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(workerId, datacenterId);
    14. @PostConstruct //构造后开始执行,加载初始化工作
    15. public void init(){
    16. try{
    17. //获取本机的ip地址编码
    18. workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
    19. log.info("当前机器的workerId: " + workerId);
    20. }catch (Exception e){
    21. e.printStackTrace();
    22. log.warn("当前机器的workerId获取失败 ----> " + e);
    23. workerId = NetUtil.getLocalhostStr().hashCode();
    24. }
    25. }
    26. /**
    27. * 生成id
    28. * @return
    29. */
    30. public synchronized long snowflakeId(){
    31. return snowflake.nextId();
    32. }
    33. }

    分布式全局唯一ID实现_雪花算法SonwFlake落地实现之 Mybatis Plus

     

     初始化工程

    1. org.springframework.boot
    2. spring-boot-starter
    3. org.projectlombok
    4. lombok
    5. true
    6. com.baomidou
    7. mybatis-plus-boot-starter
    8. 3.4.2
    9. mysql
    10. mysql-connector-java
    11. org.springframework.boot
    12. spring-boot-starter-test
    13. test
    14. org.junit.vintage
    15. junit-vintage-engine

    开启MapperScan扫描

    在 Spring Boot 启动类中添加 @MapperScan 注解,扫描 Mapper 文件 夹:

    1. @SpringBootApplication
    2. @MapperScan("com.itbaizhan.sonwflake.mapper")
    3. public class Application {
    4. public static void main(String[] args) {
    5. SpringApplication.run(Application.class,args);
    6. }
    7. }

    编码

    编写实体类 User.java

    1. @Data
    2. public class User {
    3. @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)// 雪花算法
    4. private Long id;
    5. private String name;
    6. private Integer age;
    7. private String email;
    8. }

    编写Mapper

    1. public interface UserMapper extends
    2. BaseMapper {
    3. }

    添加测试类

    1. @Test
    2. void createUser() {
    3. User user = new User();
    4. user.setName("张三");
    5. user.setAge(18);
    6. user.setEmail("23472@qq.com");
    7. userMapper.insert(user);
    8. }
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_58719994/article/details/128147149