10分钟看懂： zookeeper 分布式ID （一）

疯狂创客圈 Java 分布式聊天室【 亿级流量】实战系列之 -25【 博客园 总入口 】

---

写在前面

​ 大家好，我是作者尼恩。目前和几个小伙伴一起，组织了一个高并发的实战社群【疯狂创客圈】。正在开始高并发、亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战

​ 前面，已经完成一个高性能的 Java 聊天程序的四件大事：

接下来，需要进入到分布式开发的环节了。 分布式的中间件，疯狂创客圈的小伙伴们，一致的选择了zookeeper，不仅仅是由于其在大数据领域，太有名了。更重要的是，很多的著名框架，都使用了zk。

​ **本篇介绍 ZK 的分布式命名服务 ** 中的 分布式ID生成器。

1.1. ZK 的分布式命名服务

zookeeper的命名服务，主要是利用zookeepeer节点的树型分层结构和子节点的次序维护能力，为分布式系统中的资源命名与标识能力。

zookeeper的分布式命名服务，典型的应用场景有：

（1）提供分布式JNDI的API目录服务功能。

可以把系统中各种API接口服务的名称、链接地址放在zookeeper的树形分层结果中，提供分布式的API调用能力。著名的分布式框架，就是应用了zookeeper的分布式的JNDI能力。

开源的分布式服务框架Dubbo中使用ZooKeeper来作为其命名服务，维护全局的服务接口API地址列表。在Dubbo实现中，provider服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers文件夹下写入自己的API地址，这个操作就相当于服务的公开。

consumer服务消费者启动的时候，订阅节点/dubbo/{serviceName}/providers文件夹下的provider服务提供者URL地址，获得所有的访问提供者的API。

（2）制作分布式的ID生成器，为分布式系统中的每一个数据资源，提供的唯一的标识能力。

在单体服务环境下，我们唯一标识一个数据资源，通常利用数据库的主键自增功能。但是在大量服务器集群的场景下，依赖单体服务的数据库主键自增生成唯一ID，没有办法满足高并发和高负载的需求。

（3）分布式节点的命名服务

一个分布式系统会有很多的节点组成，而且，节点的数量是不断动态变化的。根据业务的膨胀需要和迎接流量洪峰，可能会加入大量的动态很多节点。流量洪峰过去，就需要下线大量的节点。或者说，由于机器或者网络的原因，一些节点主动的离开的集群。

如何为大量的动态节点命名呢？一种简单的办法是，可以通过配置文件，手动的进行每一个节点的命名。但是如果节点数据量太大，或者说变动频繁，手动命名是不现实的，这就需要用到分布式节点的命名服务。

疯狂创客圈的分布式IM实战项目，也会使用分布式命名服务，为每一个IM节点动态命名。

1.1.1. 分布式 ID 生成器的类型

在分布式系统中，ID生成器的使用场景，非常非常多：

（1）大量的数据记录，需要分布式ID

（2）大量的系统消息，需要分布式ID

（3）大量的请求日志，如http请求记录，需要唯一标识，以便进行后续的用户行为分析和调用链路分析，等等等等。

传统的数据库自增主键，或者单体的自增主键，已经不能满足需求。在分布式系统环境中，迫切需要一个全新的唯一ID的系统，这个系统需要满足以下需求：

（1）全局唯一：不能出现重复ID

（2）高可用：ID生成系统是基础系统，被许多关键系统调用，一旦宕机，会造成严重影响。

分布式唯一ID生成分案有很多种：

（1） java的UUID

（2） 利用分布式缓存Redis生成ID

利用Redis的原子操作INCR和INCRBY，生成全局唯一的ID。

（3） Twitter的snowflake算法

（4） ZooKeeper生成ID

利用ZooKeeper 的顺序节点，生成全局唯一的ID。

（5） MongoDb的ObjectId

利用分布式Nosql MongDB，生成全局唯一的ID。

首先分析一下java语言中的 UUID方案。

UUID方案

UUID是Universally Unique Identifier的缩写，它是在一定的范围内（从特定的名字空间到全球）唯一的机器生成的标识符。UUID在其他语言中也叫GUID，在java中，生成UUID的代码很简单：

String uuid = UUID.randomUUID().toString()

一个UUID是16字节长的数字，一共128位。通常以36字节的字符串表示，比如：3F2504E0-4F89-11D3-9A0C-0305E82C3301。 使用的时候，可以把中间的4个中划线去掉，剩下32位字符串。

UUID经由一定的算法机器生成，为了保证UUID的唯一性，规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。UUID的只能由计算机生成。

UUID的优点：本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低，性能高。

UUID的缺点：UUID过长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用，比如，由于UUID没有排序，无法保证趋势递增，用做数据库索引字段的效率就很低，新增记录存储入库时性能差

从高并发，高可用的角度出发，通过ZooKeeper实现分布式系统唯一ID的方案，是最为合适的解决方案之一。

1.1.2. ZK生成分布式ID

通过创建ZK的顺序模式的节点，可以生成全局唯一的ID。

代码如下：

    private String createSeqNode(String pathPefix) {
      try {
            // 创建一个 ZNode 顺序节点
            String destPath = client.create()
                    .creatingParentsIfNeeded()
                    .withMode(CreateMode.*EPHEMERAL_SEQUENTIAL*)
//避免zookeeper的顺序节点暴增，可以删除创建的顺序节点
                    .forPath(pathPefix);
            return destPath;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

节点创建完成后，会返回节点的完整的层次路径，生成的序号，放置在路径的末尾。一般为10位数字字符。

通过截取路径末尾的数字，作为新生成的ID。截取数字的代码如下：

public String makeId(String nodeName) {
    String str = createSeqNode(nodeName);
    if (null == str) {
        return null;
    }
    int index = str.lastIndexOf(nodeName);
    if (index >= 0) {
        index += nodeName.length();
        return index <= str.length() ? str.substring(index) : "";
    }
    return str;
}

调用的代码如下：

*/\*** ** create by 尼恩 @ 疯狂创客圈* **\*/*@Slf4j
public class IDMakerTester {
    @Test
    public void testMakeId() {
        IDMaker idMaker = new IDMaker();
        idMaker.init();
        String nodeName = "/test/IDMaker/ID-";
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String id = idMaker.makeId(nodeName);
            log.info("第"+ i + "个创建的id为:" + id);
        }
        idMaker.destroy();
    }
}

下面是部分的运行输出：

第0个创建的id为:0000000010

第1个创建的id为:0000000011

写在最后

​

​ 下一篇：基于 zookeeper 实现snowflake 算法 。

---

疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列

• Java (Netty) 聊天程序【 亿级流量】实战 开源项目实战

• Netty 源码、原理、JAVA NIO 原理
• Java 面试题 一网打尽
• 疯狂创客圈 【 博客园 总入口 】

---