2.3 分布式ID
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2.3.1 功能概述
ID，全称Identifier，中文翻译为标识符，是用来唯一标识对象或记录的符号。比如我们每个人都有自己的身份证号，这个就是我们的标识符，有了这个唯一标识，就能快速识别出每一个人。
在计算机世界里，复杂的分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、HTTP 请求等进行唯一标识。比如对于分微服务架构的系统中，服务间相互调用需要唯一标识，幂等处理，调用链路分析，日志追踪的时候都需要使用这个唯一标识，此时我们的系统就迫切的需要一个全局唯一的ID。
另外随着社会的发展，各种金融、电商、支付、等系统中产生的数据越来越多，对数据库进行分库分表是比较常见的，而分库后则需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，单个数据库的自增ID显然不能满足需求，此时也会需要一个能够生成全局唯一ID的系统。
工程结构：
2.3.2 应用场景
1、全局唯一
这个最简单，就是说不能出现重复的ID，既然是唯一标识，这是最基本的要求。比如采用UUID.randomUUID()的方式产生唯一且不重复的分布式主键。最终生成一个字符串类型的主键。缺点是生成的主键无序。
2、趋势递增
先来了解下什么是趋势递增？
简单说就是在一段时间内，生成的ID是递增的趋势，而不强求下一个ID必须大于前一ID。例如在一段时间内生成的ID在【0，1000】之间，过段时间生成的ID在【1000，2000】之间。
为什么要趋势递增？
目前大部分的互联网公司使用了开源的MySQL数据库，存储引擎选择InnoDB。MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS数据库使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键，这样在插入新的数据时B-tree的结构不会时常被打乱重塑，能有效的提高存取效率。
3、单调递增
通俗的说就是下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
4、信息安全
如果ID是连续递增的，那么恶意用户可以根据当前ID推测出下一个ID，爬取系统中数据的工作就非常容易实现，直接按照顺序访问指定URL即可；如果是订单号就更加危险，竞争对手可以直接知道系统一天的总订单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则，切不易被破解。
5、雪花算法SNOWFLAKE
雪花算法,能够保证不同进程主键的不重复性，相同进程主键的有序性。二进制形式包含4部分，从高位到低位分表为：1bit符号位、41bit时间戳位、10bit工作进程位以及12bit序列号位。
- 符号位(1bit)
预留的符号位，恒为零。
- 时间戳位(41bit)
41位的时间戳可以容纳的毫秒数是2的41次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 60 * 1000 Math.pow(2, 41) / (365 * 24 * 60 * 60 * 1000L) = 69.73年不重复;
- 工作进程位(10bit)
该标志在Java进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的id是不同的。该值默认为0，可通过属性设置。
- 序列号位(12bit)
该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过4096(2的12次幂)，那么生成器会等待到下个毫秒继续生成。
优点：
-
毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
-
不依赖第三方组件，稳定性高，生成ID的性能也非常高。
-
可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活
缺点：
强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复。
2.3.3 使用说明
分布式ID生成系统部署完成后，第三方系统接入即可直接获取ID。
-
引入distributedid-client依赖：在项目pom.xml添加坐标
<dependencies> <dependency> <groupId>com.itheima.distributedid</groupId> <artifactId>distributedid-client</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> </dependency> </dependencies> -
分布式ID生成系统客户端配置，在项目resources目录下编辑distributedid_client.properties
#服务器地址 distributedid.server=211.103.136.244:7315 #部署多个的话，可自行添加 #distributedid.server=211.103.136.244:7315,ip2:port,... #超时时间 distributedid.readTimeout=5000 distributedid.connectTimeout=5000 -
获取ID时，直接调用即可
Long id = 0L; //从服务端获取自增型ID id = DistributedId.autoincrementId("your service name"); //本地生成雪花算法ID id = DistributedId.snowflake(); //从服务端获取雪花算法ID id = DistributedId.snowflakeFromServer(); //使用号段模式获取单个ID id = DistributedId.segment(); -
数据库脚本
/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : 本地MySQL数据库 Source Server Type : MySQL Source Server Version : 50728 Source Host : localhost:3306 Source Schema : distributedid Target Server Type : MySQL Target Server Version : 50728 File Encoding : 65001 */ SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- ---------------------------- -- Table structure for segment_id_info -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `segment_id_info`; CREATE TABLE `segment_id_info` ( `id` bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `biz_type` varchar(63) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务类型，唯一', `begin_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '开始id，仅记录初始值，无其他含义。初始化时begin_id和max_id应相同', `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '当前最大id', `step` int(11) NULL DEFAULT 0 COMMENT '步长', `delta` int(11) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '每次id增量', `remainder` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '余数', `create_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '创建时间', `update_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '更新时间', `version` bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '版本号', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `uniq_biz_type`(`biz_type`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '号段ID信息表' ROW_FORMAT = Dynamic; -- ---------------------------- -- Table structure for sequence_id -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `sequence_id`; CREATE TABLE `sequence_id` ( `id` bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `biz_type` char(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务类型，唯一', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `biz_type`(`biz_type`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 62 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
2.3.4 项目截图
- 后端代码
- swagger页面
2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现
package com.itheima.distributedid.core;
import com.itheima.distributedid.core.domain.DistributedIdException;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
/**
* Twitter的Snowflake算法
* <p>
* 协议格式 1： 41位时间戳 2:5位数据中心标识 3：5位机器标识 4:12位序列号
* <p>
* 1111111111111111111111111111111 11111 11111 111111111111
*/
public class Snowflake {
//起始时间戳，可以修改为服务器第一次启动的时间
//一旦服务已经开始使用，起始时间戳就不能改变了，理论上可以使用69年
private final static long START_TIME = 1484754361114L;
/**
* 每一个部分占用的位数
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12;//序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5;//序机器标识 占用的位数
private final static long DATA_CENTER_BIT = 5;//数据中心标识占用的位数
/**
* 每一个部分的最大值 11111111111111111 1111111100000 000000000011111
*/
private final static long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
/**
* 每一部分向左位移数 1111111111111111111111111111111 11111 11111 111111111111
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;
private long dataCenterId;//数据中心ID
private long machineId;//数据中心ID
private long sequence = 0L;//数据中心ID
private long lastTimestamp = -1L;//数据中心ID
/**
* 分布式部署的时候，数据节点标识和机器标识作为联合键，必须唯一的
*
* @param dataCenterId 数据中心标识ID
* @param machineId 机器标识ID
*/
public Snowflake(long dataCenterId, long machineId) {
if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID || dataCenterId < 0) {
throw new DistributedIdException("数据中心ID不合法");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_ID || machineId < 0) {
throw new DistributedIdException("机器标识ID不合法");
}
this.dataCenterId = dataCenterId;
this.machineId = machineId;
}
/**
* 获取下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long currentTmestamp = getNowTimestamp();
if (currentTmestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException("时钟错误，拒绝生成ID");
}
if (currentTmestamp == lastTimestamp) {
//相同毫秒内，序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列号已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currentTmestamp = getNexMill();
}
} else {
//不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = currentTmestamp;
return (currentTmestamp - START_TIME) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳的部分
| dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT //数据中心的部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识的部分
| sequence; //序列号的部分
}
/**
* 保证获取到的毫秒值是在最后一次分发ID的毫秒值之后lastTimestamp
* 当某一个毫秒，序列号用完了之后，等待到下一个毫秒，在进行序列号的使用
*
* @return
*/
private long getNexMill() {
long timestamp = this.getNowTimestamp();
//不断的遍历，直到获取到lastTimestamp下一个毫秒值
while (timestamp <= lastTimestamp) {
//进行时间回拨
timestamp = this.getNowTimestamp();
}
return timestamp;
}
//获取当前毫秒值
private long getNowTimestamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
/**
* 使用当前计算机的MAC生成数据中心标识ID
*
* @param maxDataCenterId
* @return
*/
private 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 (mac != null) {
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1]) | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2])
<< 8))) >> 6;
id = id % (maxDataCenterId + 1);
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return id;
}
//根据当前计算机的进程PID生成机器识别ID
private static long getMachineId(long dataCenterId, long maxMachineId) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(dataCenterId);
//获取JVM进程的PID
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (name != null) {
sb.append(name.split("@")[0]);
}
/**
* MAC+PID 的hashcode 获取16个低位
*/
int id = sb.toString().hashCode() & 0xffff;
return id % (maxMachineId + 1);
}
public Snowflake() {
dataCenterId = getDataCenterId(MAX_DATA_CENTER_ID);
machineId = getMachineId(dataCenterId, MAX_MACHINE_ID);
}
//public static void main(String[] args) {
// //指定数据中心和机器识别id
// Snowflake snowflake = new Snowflake(2, 3);
// System.out.println("指定数据中心和机器识别ID来生成ID");
// for (int i = 0; i < 10; i++) {
// System.out.println(snowflake.nextId());
// }
//
// //默认快速使用方式
// snowflake = new Snowflake();
// System.out.println("快速使用方式来生成ID");
// for (int i = 0; i < 10; i++) {
// System.out.println(snowflake.nextId());
// }
//}
}
