JAVA分布式ID使用（有源码）

全局高并发分布式ID

github源码地址: https://github.com/alan-et/alanpoi/tree/develop/alanpoi-common
其中核心类：ID.java、ServerID.java

项目中使用:

  
      com.alanpoi
      alanpoi-common
      1.3.0
  

基本描叙

• 64位分布式ID(Long)（支持高并发(单节点每毫秒16383,多节点就是成倍增加，如果部署128个节点，由于吞吐量和很多因素实际会大于128倍; 超过并发数，阻塞1毫秒,说无延时也不为过)）
• 支持时间 此方法可以支持139年(应该是目前除开UUID(UUID是128为字节，32位的字符，生成的ID无法排序)，支持时间最长的分布式算法)
• 支持节点 为了更好的支持高并发，适量的降低了服务器节点数，此方法最多支持128(0-127)台服务器节点部署，我相信应该满足99%的需求，我接触的华为公司一般都只有4-12台服务器节点
• 容错率高 高并发的场景往往不能保持原子性，一般很容易出现问题，因此此算法引入了AtomicInteger（原子类，CAS算法）来解决此问题

算法（0bit|42bit(timestamp)|14bit(version)|7bit(serverId)|）

和主流ID算法比较

1. 雪花算法生成ID: 采用的是41位事件戳生成ID,可以支持69年（怎么算的就不描叙了，二进制的基础知识）,单节点每毫秒可以生成4096个ID(12位计数器)，多节点部署时，如果服务器时间不一致就可能会出现生成重复ID，而且多线程使用SnowFlake不恰当也会导致大量重复
2. UUID: 此算法是32位字符，换算成二进制是采用的128位算法，其中主要的三部分就是时间、节点、随机数；包含的信息足够多，因此就转换成了16进制的字符展示；算法绝对唯一，但是排序怎么办；

使用

1. 单节点可以可以直接使用 ID.getId.next()，多节点也可以使用，不能保证真正的分布式唯一
   
2. 多节点通过配置alanpoi.serverid.enable=true,或者通过以下配置类Bean开启：

    @Bean(destroyMethod = "destroy")
    public ServerID initServerID(RedisTemplate redisTemplate) {
        ServerID serverID = new ServerID(redisTemplate);
        return serverID;
    }

3. 基础用法，ID.getId().next()、ID.getId.current()

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