分布式全局唯一ID與自增序列

本文轉載自查看原文 2019-12-09 23:38 636

包含時間順序的ID

此場景最簡單的實現方案，就是采用 twitter 的 Snowflake 算法。
ID總長64位，第1位不可用，41位表示時間戳，10位表示生成機器的id，后12位表示序列號。

為什么第一位不可用？第一位為0，可以確保ID在java的long類型數據一直為正整數遞增
同一時間戳即毫秒內，能產生多少個ID？ 2^12 = 4096 個ID [ 0 ~ 4095 ]
唯一性？通過機器ID預先已經做了一次空間隔離，再通過時間戳做了一次時間隔離，最后通過時間戳內的計數實現了一定程度內的唯一
高性能？可以通過增加IDWorker來緩解高並發時的單機負載壓力
缺點？時間受限，41位可以表示69年（不過可以減少機器位來增加時間位數）

自增序列

原理

根據key獲取分布式鎖，獲得鎖后取得序號，並偏移配置的偏移量，替換原先的序號，最后釋放鎖。

基於zookeeper實現

基於zookeeper可以很快實現自增序列服務，引入apache的curator封裝的zookeeper客戶端。

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
</dependency>

建立zookeeper連接，打開zkclient后，如果重復會使用，可以將其放入全局map中，作統一管理。

address：zookeeper的地址
RetryNTimes：重連策略（重連重試次數，重連間隔毫秒）

1 2	CuratorFramework zkClient = CuratorFrameworkFactory.newClient(address,new RetryNTimes(10, 5000)); zkClient.start();

獲取分布式鎖
按照業務邏輯，選擇合適的鎖，此處用的是可重入共享鎖，即一個客戶端在擁有鎖的同時，可以再請求獲取。

大專欄分布式全局唯一ID與自增序列="gutter">

InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(zkClient, lockPath);
try {
    if (lock.acquire(time, unit)) {
        consumer.accept(lockPath);
        return true;
    }
    return false;
} catch (Exception e) {
    logger.error(e.getMessage(), e);
} finally {
    try {
        lock.release();
    } catch (Exception e) {
        logger.error(e.getMessage(), e);
    }
}
return false;

獲取下個序號
判斷序列名稱是否已經存在，如果不存在創建，存在則增加step並寫入

creatingParentsIfNeeded：當zk節點的父級不存在的時候，迭代創建
sequenceName：序列名稱
step：自增步長

String path = "/seq/"+sequenceName;
boolean exists = zkClient.checkExists().forPath(path) != null;
if (!exists) {
    zkClient.create().creatingParentsIfNeeded().withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath(path, (step + "").getBytes());
} else {
    byte[] bytes = zkClient.getData().forPath(path);
    Long seq = Long.valueOf(new String(bytes));
    zkClient.setData().forPath(path, (seq + step + "").getBytes());
}

因為需要實時修改zookeeper的節點信息，可以考慮建立序列池，例如直接取走10000個序列，由各個服務內部自己去生成，具體實現主要依賴到CAS，通過compareAndSet去實現單機內部的序號遞增，避免鎖的濫用

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