洋仔聊编程
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图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析

JanusGraph - 分布式id的生成策略

大家好，我是洋仔，JanusGraph图解系列文章，实时更新~

图数据库文章总目录：
源码分析相关可查看github（求star~~）： https://github.com/YYDreamer/janusgraph

下述流程高清大图地址：https://www.processon.com/view/link/5f471b2e7d9c086b9903b629

版本：JanusGraph-0.5.2

转载文章请保留以下声明：

作者：洋仔聊编程
微信公众号：匠心Java
原文地址： https://liyangyang.blog.csdn.net/

正文

在介绍JanusGraph的分布式ID生成策略之前，我们来简单分析一下分布式ID应该满足哪些特征？

  • 全局唯一：必须保证ID是分布式环境中全局性唯一的，这是基本要求
  • 高性能：高可用低延时，ID生成响应快；否则可能会成为业务瓶颈
  • 高可用：提供分布式id的生成的服务要保证高可用，不能随随便便就挂掉了，会对业务产生影响
  • 趋势递增：主要看业务场景，类似于图存储中节点的唯一id就尽量保持趋势递增；但是如果类似于电商订单就尽量不要趋势递增，因为趋势递增会被恶意估算出当天的订单量和成交量，泄漏公司信息
  • 接入方便：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单

一：常用分布式id生成策略

当前常用的分布式id的生成策略主要分为以下四种：

  • UUID
  • 数据库+号段模式（优化：数据库+号段+双buffer）
  • 基于Redis实现
  • 雪花算法（SnowFlake）

还有一些其他的比如：基于数据库自增id、数据库多主模式等，这些在小并发的情况下可以使用，大并发的情况下就不太ok了

市面上有一些生成分布式id的开源组件，包括滴滴基于数据库+号段实现的TinyID 、百度基于SnowFlake的Uidgenerator、美团支持号段和SnowFlake的Leaf等

那么，在JanusGraph中分布式id的生成是采用的什么方式呢？

二：JanusGraph的分布式id策略

在JanusGraph中，分布式id的生成采用的是数据库+号段+双buffer优化的模式； 下面我们来具体分析一下：

分布式id生成使用的数据库就是JanusGraph当前使用的第三方存储后端，这里我们以使用的存储后端Hbase为例；

JanusGraph分布式id生成所需元数据存储位置：

在Hbase中有column family 列族的概念； JanusGraph在初始化Hbase表时默认创建了9大列族，用于存储不同的数据， 具体看《图解图库JanusGraph系列-一文知晓图数据底层存储结构》；

其中有一个列族janusgraph_ids简写为i这个列族，主要存储的就是JanusGraph分布式id生成所需要的元数据！

JanusGraph的分布式id的组成结构：

     // 源码中有一句话体现
     /*        --- JanusGraphElement id bit format ---
      *  [ 0 | count | partition | ID padding (if any) ]
     */

主要分为4部分：0、count、partition、ID padding（每个类型是固定值）；

其实这4部分的顺序在序列化为二进制数据时，顺序会有所改变；这里只是标明了id的组成部分！

上述部分的partition + count来保证分布式节点的唯一性；

  • partition id：分区id值，JanusGraph默认分了32个逻辑分区；节点分到哪个分区采用的是随机分配;
  • count：每个partition都有对应的一个count范围：0-2的55次幂；JanusGraph每次拉取一部分的范围作为节点的count取值；JanusGraph保证了针对相同的partition，不会重复获取同一个count值！

保证count在partition维度保持全局唯一性，就保证了生成的最终id的全局唯一性！！

则分布式id的唯一性保证，就在于count基于partition维度的唯一性！下面我们的分析也是着重在count的获取！

JanusGraph分布式id生成的主要逻辑流程如下图所示：（推荐结合源码分析观看！）

分析过程中有一个概念为 id block：指当前获取的号段范围

图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析_第1张图片

JanusGraph主要使用`PartitionIDPool 类来存储不同类型的StandardIDPool； 在StandardIDPool中主要包含两个id Block：

  • current block：当前生成id使用的block
  • next block：double buffer中的另一个已经准备好的block

为什么要有两个block呢？

主要是如果只有一个block的话，当我们在使用完当前的block时，需要阻塞等待区获取下一个block，这样便会导致分布式id生成较长时间的阻塞等待block的获取；

怎么优化上述问题呢？ double buffer；

除了当前使用的block，我们再存储一个next block；当正在使用的block假设已经使用了50%，触发next block的异步获取，如上图的蓝色部分所示；

这样当current block使用完成后可以直接无延迟的切换到next block如上图中绿色部分所示；

在执行过程中可能会因为一些异常导致节点id获取失败，则会进行重试；重试次数默认为1000次；

private static final int MAX_PARTITION_RENEW_ATTEMPTS = 1000;
for (int attempt = 0; attempt < MAX_PARTITION_RENEW_ATTEMPTS; attempt++) {
   // 获取id的过程
}
ps：上述所说的IDPool和block是基于当前 图实例维度共用的！

三：源码分析

在JanusGraph的源码中，主要包含两大部分和其他的一些组件：

  • Graph相关类：用于对节点、属性、边的操作
  • Transaction相关类：用于在对数据或者Schema进行CURD时，进行事务处理
  • 其他一些：分布式节点id生成类；序列化类；第三方索引操作类等等

Graph和Transaction相关类的类图如下所示：

图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析_第2张图片

分布式id涉及到id生成的类图如下所示：

图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析_第3张图片

初始数据：

    @Test
    public void addVertexTest(){
        List godProperties = new ArrayList<>();
        godProperties.add(T.label);
        godProperties.add("god");

        godProperties.add("name");
        godProperties.add("lyy");

        godProperties.add("age");
        godProperties.add(18);

        JanusGraphVertex godVertex = graph.addVertex(godProperties.toArray());

        assertNotNull(godVertex);
    } 
 
在诸神之图中添加一个name为lyy节点；看下执行流程，注意，此处主要分析的节点的分布式id生成代码！
 
 
1、调用JanusGraphBlueprintsGraph类的AddVertex方法
 
 
    @Override
    public JanusGraphVertex addVertex(Object... keyValues) {
        // 添加节点
        return getAutoStartTx().addVertex(keyValues);
    }
 
 
2、调用JanusGraphBlueprintsTransaction的addVertex方法
 
 
   public JanusGraphVertex addVertex(Object... keyValues) {
        // 。。。省略了其他的处理
        // 该处生成节点对象，包含节点的唯一id生成逻辑
        final JanusGraphVertex vertex = addVertex(id, label); 
        // 。。。省略了其他的处理
        return vertex;
    }
 
 
3、调用StandardJanusGraphTx的addVertex方法
 
 
    @Override
    public JanusGraphVertex addVertex(Long vertexId, VertexLabel label) {
        // 。。。省略了其他的处理
        if (vertexId != null) {
            vertex.setId(vertexId);
        } else if (config.hasAssignIDsImmediately() || label.isPartitioned()) {
            graph.assignID(vertex,label);  // 为节点分配正式的节点id！
        }
         // 。。。省略了其他的处理
        return vertex;
    }
 
 
4、调用VertexIDAssigner的assignID(InternalElement element, IDManager.VertexIDType vertexIDType)方法
 
 
    private void assignID(InternalElement element, IDManager.VertexIDType vertexIDType) {
        // 开始获取节点分布式唯一id
        // 因为一些异常导致获取节点id失败，进行重试，重试此为默认为1000次
        for (int attempt = 0; attempt < MAX_PARTITION_RENEW_ATTEMPTS; attempt++) {
            // 初始化一个partiiton id
            long partitionID = -1;
            // 获取一个partition id
            // 不同类型的数据，partition id的获取方式也有所不同
            if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) {
                // 为partition id赋值
            }
            try {
                // 正式分配节点id， 依据partition id 和 节点类型
                assignID(element, partitionID, vertexIDType);
            } catch (IDPoolExhaustedException e) {
                continue; //try again on a different partition
            }
            assert element.hasId();
            // 。。。省略了其他代码
        }
    }
 
 
5、调用了VertexIDAssigner的assignID(final InternalElement element, final long partitionIDl, final IDManager.VertexIDType userVertexIDType)方法
 
 
    private void assignID(final InternalElement element, final long partitionIDl, final IDManager.VertexIDType userVertexIDType) {
      
        final int partitionID = (int) partitionIDl;

        // count为分布式id组成中的一部分，占55个字节
        // 分布式id的唯一性保证，就在于`count`基于`partition`维度的唯一性
        long count;
        if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) { // schema节点处理
            Preconditions.checkArgument(partitionID==IDManager.SCHEMA_PARTITION);
            count = schemaIdPool.nextID();
        } else if (userVertexIDType==IDManager.VertexIDType.PartitionedVertex) { // 配置的热点节点，类似于`makeVertexLabel('product').partition()`的处理
            count = partitionVertexIdPool.nextID();
        } else { // 普通节点和边类型的处理
            // 首先获取当前partition敌营的idPool
            PartitionIDPool partitionPool = idPools.get(partitionID);
            // 如果当前分区对应的IDPool为空，则创建一个默认的IDPool，默认size = 0
            if (partitionPool == null) {
                // 在PartitionIDPool中包含多种类型对应的StandardIDPool类型
                // StandardIDPool中包含对应的block信息和count信息
                partitionPool = new PartitionIDPool(partitionID, idAuthority, idManager, renewTimeoutMS, renewBufferPercentage);
                // 缓存下来
                idPools.putIfAbsent(partitionID,partitionPool);
                // 从缓存中再重新拿出
                partitionPool = idPools.get(partitionID);
            }
            // 确保partitionPool不为空
            Preconditions.checkNotNull(partitionPool);
            // 判断当前分区的IDPool是否枯竭；已经被用完
            if (partitionPool.isExhausted()) {
                // 如果被用完，则将该分区id放到对应的缓存中，避免之后获取分区id再获取到该分区id
                placementStrategy.exhaustedPartition(partitionID);
                // 抛出IDPool异常， 最外层捕获，然后进行重试获取节点id
                throw new IDPoolExhaustedException("Exhausted id pool for partition: " + partitionID);
            }
            // 存储当前类型对应的IDPool，因为partitionPool中保存好几个类型的IDPool
            IDPool idPool;
            if (element instanceof JanusGraphRelation) {
                idPool = partitionPool.getPool(PoolType.RELATION);
            } else {
                Preconditions.checkArgument(userVertexIDType!=null);
                idPool = partitionPool.getPool(PoolType.getPoolTypeFor(userVertexIDType));
            }
            try {
                // 重要！！！！ 依据给定的IDPool获取count值！！！！
                // 在此语句中设计 block的初始化 和 double buffer block的处理！
                count = idPool.nextID();
                partitionPool.accessed();
            } catch (IDPoolExhaustedException e) { // 如果该IDPool被用完，抛出IDPool异常， 最外层捕获，然后进行重试获取节点id
                log.debug("Pool exhausted for partition id {}", partitionID);
                placementStrategy.exhaustedPartition(partitionID);
                partitionPool.exhaustedIdPool();
                throw e;
            }
        }

        // 组装最终的分布式id：[count + partition id + ID padding]
        long elementId;
        if (element instanceof InternalRelation) {
            elementId = idManager.getRelationID(count, partitionID);
        } else if (element instanceof PropertyKey) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.UserPropertyKey,count);
        } else if (element instanceof EdgeLabel) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.UserEdgeLabel, count);
        } else if (element instanceof VertexLabel) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.VertexLabel, count);
        } else if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.GenericSchemaType,count);
        } else {
            elementId = idManager.getVertexID(count, partitionID, userVertexIDType);
        }

        Preconditions.checkArgument(elementId >= 0);
        // 对节点对象赋值其分布式唯一id
        element.setId(elementId);
    }
 
 
上述代码，我们拿到了对应的IdPool，有两种情况：
 
 
     
  
  • 第一次获取分布式id时，分区对应的IDPool初始化为默认的size = 0的IDPool
    •  
  
  • 分区对应的IDPool不是初次获取
    •  
 
 
 
这两种情况的处理，都在代码count = idPool.nextID()的StandardIDPool类中的nextID()方法中被处理！
 
 
在分析该代码之前，我们需要知道 PartitionIDPool 和StandardIDPool的关系：
 
 
每个partition都有一个对应的PartitionIDPool extends EnumMap  是一个枚举map类型；
 
 
每一个PartitionIDPool 都有对应的不同类型的StandardIDPool：
 
 
     
  
  • NORMAL_VERTEX：用于vertex id的分配
    •  
  
  • UNMODIFIABLE_VERTEX：用于schema label id的分配
    •  
  
  • RELATION：用于edge id的分配
    •  
 
 
 
在StandardIDPool中包含多个字段，分别代表不同的含义，抽取几个重要的字段进行介绍：
 
 
    private static final int RENEW_ID_COUNT = 100; 
    private final long idUpperBound; // Block的最大值，默认为2的55次幂
    private final int partition; // 当前pool对应的分区
    private final int idNamespace; // 标识pool为那种类型的pool，上述的三种类型NORMAL_VERTEX、UNMODIFIABLE_VERTEX、RELATION；值为当前枚举值在枚举中的位置

    private final Duration renewTimeout;// 重新获取block的超时时间
    private final double renewBufferPercentage;// 双buffer中，当第一个buffer block使用的百分比，到达配置的百分比则触发other buffer block的获取

    private IDBlock currentBlock; // 当前的block
    private long currentIndex; // 标识当前block使用到那一个位置
    private long renewBlockIndex; // 依据currentBlock.numIds()*renewBufferPercentage来获取这个值，主要用于在当前的block在消费到某个index的时候触发获取下一个buffer block

    private volatile IDBlock nextBlock;// 双buffer中的另外一个block

    private final ThreadPoolExecutor exec;// 异步获取双buffer的线程池

 
 
6、调用了StandardIDPool类中的nextID方法
 
 
经过上述分析，我们知道，分布式唯一id的唯一性是由在partition维度下的count的值的唯一性来保证的；
 
 
上述代码通过调用IDPool的nextId来获取count值； 
 
 
下述代码就是获取count的逻辑；
 
 
    @Override
    public synchronized long nextID() {
        // currentIndex标识当前的index小于current block的最大值
        assert currentIndex <= currentBlock.numIds();

        // 此处涉及两种情况：
        // 1、分区对应的IDPool是第一次被初始化；则currentIndex = 0； currentBlock.numIds() = 0；
        // 2、分区对应的该IDPool不是第一次，但是此次的index正好使用到了current block的最后一个count
        if (currentIndex == currentBlock.numIds()) {
            try {
                // 将current block赋值为next block
                // next block置空 并计算renewBlockIndex
                nextBlock();
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new JanusGraphException("Could not renew id block due to interruption", e);
            }
        }
        
        // 在使用current block的过程中，当current index  ==  renewBlockIndex时，触发double buffer next block的异步获取！！！！
        if (currentIndex == renewBlockIndex) {
            // 异步获取next block
            startIDBlockGetter();
        }
        
        // 生成最终的count
        long returnId = currentBlock.getId(currentIndex);
        // current index + 1
        currentIndex++;
        if (returnId >= idUpperBound) throw new IDPoolExhaustedException("Reached id upper bound of " + idUpperBound);
        log.trace("partition({})-namespace({}) Returned id: {}", partition, idNamespace, returnId);
        // 返回最终获取的分区维度的全局唯一count
        return returnId;
    }
 
 
上述代码中进行了两次判断：
 
 
     
  
  • currentIndex == currentBlock.numIds()：
     
   
       
    
    • 第一次生成分布式id：此处判断即为 0==0；然后生成新的block
      •  
    
    • 非第一次生成分布式id：等于情况下标识当前的block已经使用完了，需要切换为next block
      •  
   
    •  
  
  • currentIndex == renewBlockIndex
     
   
       
    
    • renew index：标识index使用多少后开始获取下一个double buffer 的next block；有一个默认值100，主要为了兼容第一次分布式id的生成；相等则会触发异步获取下一个next block
      •  
   
    •  
 
 
 
下面我们分别对nextBlock();逻辑和startIDBlockGetter();进行分析；
 
 
7、调用了StandardIDPool类中的nextBlock方法
 
 
    private synchronized void nextBlock() throws InterruptedException {
        // 在分区对应的IDPool第一次使用时，double buffer的nextBlock为空
        if (null == nextBlock && null == idBlockFuture) {
            // 异步启动 获取id block
            startIDBlockGetter();
        }

        // 也是在分区对应的IDPool第一次使用时，因为上述为异步获取，所以在执行到这一步时nextBlock可能还没拿到
        // 所以需要阻塞等待block的获取
        if (null == nextBlock) {
            waitForIDBlockGetter();
        }

        // 将当前使用block指向next block
        currentBlock = nextBlock;
        // index清零
        currentIndex = 0;
        // nextBlock置空
        nextBlock = null;

        // renewBlockIndex用于双buffer中，当第一个buffer block使用的百分比，到达配置的百分比则触发other buffer block的获取
        // 值current block 对应的count数量 - （值current block 对应的count数量 * 为renewBufferPercentage配置的剩余空间百分比）
        // 在使用current block的时候，当current index  ==  renewBlockIndex时，触发double buffer next block的异步获取！！！！
        renewBlockIndex = Math.max(0,currentBlock.numIds()-Math.max(RENEW_ID_COUNT, Math.round(currentBlock.numIds()*renewBufferPercentage)));
    }
 
 
主要是做了三件事：
 
 
     
  
  • 1、block是否为空，为空的话则异步获取一个block
    •  
  
  • 2、nextBlock不为空的情况下：next赋值到current、next置空、index置零
    •  
  
  • 3、计算获取下一个nextBlock的触发index renewBlockIndex值
    •  
 
 
 
8、调用了StandardIDPool类中的startIDBlockGetter方法
 
 
    private synchronized void startIDBlockGetter() {
        Preconditions.checkArgument(idBlockFuture == null, idBlockFuture);
        if (closed) return; //Don't renew anymore if closed
        //Renew buffer
        log.debug("Starting id block renewal thread upon {}", currentIndex);
        // 创建一个线程对象，包含给定的权限控制类、分区、命名空间、超时时间
        idBlockGetter = new IDBlockGetter(idAuthority, partition, idNamespace, renewTimeout);
        // 提交获取double buffer的线程任务，异步执行
        idBlockFuture = exec.submit(idBlockGetter);
    }
 
 
其中创建一个线程任务，提交到线程池exec进行异步执行；
 
 
下面看下，线程类的call方法主要是调用了 idAuthority.getIDBlock方法，这个方法主要是基于Hbase来获取还未使用的block；
 
 
    /**
     * 获取double buffer block的线程类
     */
    private static class IDBlockGetter implements Callable {

        // 省略部分代码
        @Override
        public IDBlock call() {
            Stopwatch running = Stopwatch.createStarted();
            try {
                // 此处调用idAuthority 调用HBase进行占用获取Block
                IDBlock idBlock = idAuthority.getIDBlock(partition, idNamespace, renewTimeout);
                return idBlock;
            } catch (BackendException e) {}
        }
    }
 
 
9、调用ConsistentKeyIDAuthority类的getIDBlock方法
 
 
    @Override
    public synchronized IDBlock getIDBlock(final int partition, final int idNamespace, Duration timeout) throws BackendException {
      
        // 开始时间
        final Timer methodTime = times.getTimer().start();

        // 获取当前命名空间配置的blockSize，默认值10000；可自定义配置
        final long blockSize = getBlockSize(idNamespace);
        // 获取当前命名空间配置的最大id值idUpperBound；值为：2的55次幂大小
        final long idUpperBound = getIdUpperBound(idNamespace);
        // uniqueIdBitWidth标识uniqueId占用的位数；uniqueId为了兼容“关闭分布式id唯一性保障”的开关情况，uniqueIdBitWidth默认值=4
        // 值：64-1(默认0)-5（分区占用位数）-3（ID Padding占用位数）-4（uniqueIdBitWidth） = 51；标识block中的上限为2的51次幂大小
        final int maxAvailableBits = (VariableLong.unsignedBitLength(idUpperBound)-1)-uniqueIdBitWidth;

        // 标识block中的上限为2的51次幂大小
        final long idBlockUpperBound = (1L < exhaustedUniquePIDs = new ArrayList<>(randomUniqueIDLimit);

        // 默认0.3秒  用于处理TemporaryBackendException异常情况（后端存储出现问题）下：阻塞一断时间，然后进行重试
        Duration backoffMS = idApplicationWaitMS;

        // 从开始获取IDBlock开始，持续超时时间（默认2分钟）内重试获取IDBlock
        while (methodTime.elapsed().compareTo(timeout) < 0) {
            final int uniquePID = getUniquePartitionID(); // 获取uniquePID，默认情况下“开启分布式id唯一性控制”，值 = 0； 当“关闭分布式id唯一性控制”时为一个随机值
            final StaticBuffer partitionKey = getPartitionKey(partition,idNamespace,uniquePID); // 依据partition + idNamespace + uniquePID组装一个RowKey
            try {
                long nextStart = getCurrentID(partitionKey); // 从Hbase中获取当前partition对应的IDPool中被分配的最大值，用来作为当前申请新的block的开始值
                if (idBlockUpperBound - blockSize <= nextStart) { // 确保还未被分配的id池中的id个数，大于等于blockSize
                    // 相应处理
                }

                long nextEnd = nextStart + blockSize; // 获取当前想要获取block的最大值
                StaticBuffer target = null;

                // attempt to write our claim on the next id block
                boolean success = false;
                try {
                    Timer writeTimer = times.getTimer().start(); // ===开始：开始进行插入自身的block需求到Hbase
                    target = getBlockApplication(nextEnd, writeTimer.getStartTime()); // 组装对应的Column: -nextEnd +  当前时间戳 + uid（唯一标识当前图实例）
                    final StaticBuffer finalTarget = target; // copy for the inner class
                    BackendOperation.execute(txh -> { // 异步插入当前生成的RowKey 和 Column
                        idStore.mutate(partitionKey, Collections.singletonList(StaticArrayEntry.of(finalTarget)), KeyColumnValueStore.NO_DELETIONS, txh);
                        return true;
                    },this,times);
                    writeTimer.stop(); // ===结束：插入完成

                    final boolean distributed = manager.getFeatures().isDistributed();
                    Duration writeElapsed = writeTimer.elapsed(); // ===获取方才插入的时间耗时
                    if (idApplicationWaitMS.compareTo(writeElapsed) < 0 && distributed) { // 判断是否超过配置的超时时间，超过则报错TemporaryBackendException，然后等待一断时间进行重试
                        throw new TemporaryBackendException("Wrote claim for id block [" + nextStart + ", " + nextEnd + ") in " + (writeElapsed) + " => too slow, threshold is: " + idApplicationWaitMS);
                    } else {

                        assert 0 != target.length();
                        final StaticBuffer[] slice = getBlockSlice(nextEnd); // 组装下述基于上述Rowkey的Column的查找范围：(-nextEnd + 0 : 0nextEnd + 最大值)      

                        final List blocks = BackendOperation.execute( // 异步获取指定Rowkey和指定Column区间的值
                            (BackendOperation.Transactional>) txh -> idStore.getSlice(new KeySliceQuery(partitionKey, slice[0], slice[1]), txh),this,times);
                        if (blocks == null) throw new TemporaryBackendException("Could not read from storage");
                        if (blocks.isEmpty())
                            throw new PermanentBackendException("It seems there is a race-condition in the block application. " +
                                    "If you have multiple JanusGraph instances running on one physical machine, ensure that they have unique machine idAuthorities");

                        if (target.equals(blocks.get(0).getColumnAs(StaticBuffer.STATIC_FACTORY))) { // 如果获取的集合中，当前的图实例插入的数据是第一条，则表示获取block; 如果不是第一条，则获取Block失败
                            // 组装IDBlock对象
                            ConsistentKeyIDBlock idBlock = new ConsistentKeyIDBlock(nextStart,blockSize,uniqueIdBitWidth,uniquePID);

                            if (log.isDebugEnabled()) {
                                    idBlock, partition, idNamespace, uid);
                            }

                            success = true;
                            return idBlock; // 返回
                        } else { }
                    }
                } finally {
                    if (!success && null != target) { // 在获取Block失败后，删除当前的插入； 如果没有失败，则保留当前的插入，在hbase中标识该Block已经被占用
                        //Delete claim to not pollute id space
                        for (int attempt = 0; attempt < ROLLBACK_ATTEMPTS; attempt++) { // 回滚：删除当前插入，尝试次数5次
                        }
                    }
                }
            } catch (UniqueIDExhaustedException e) {
                // No need to increment the backoff wait time or to sleep
                log.warn(e.getMessage());
            } catch (TemporaryBackendException e) {
                backoffMS = Durations.min(backoffMS.multipliedBy(2), idApplicationWaitMS.multipliedBy(32));
                sleepAndConvertInterrupts(backoffMS); \
            }
        }

        throw new TemporaryLockingException();
    }

 
 
主要的逻辑就是：
 
 
     
  
  • 组装Rowkey：partition + idNameSpace+unquePId
    •  
  
  • 组装Column：-nextEnd+now time+uid
    •  
  
  • 将RowKey+Column插入Hbase
    •  
  
  • 获取的上述组装的RowKey 基于(-nextEnd + 0 : -nextEnd + max)范围的所有Column集合
    •  
  
  • 判断集合的第一个Column是不是当前插入的Column，是的话则占用block成功，不是的话则占用失败，删除刚才占用并进行重试
    •  
 
 
 
最终：异步获取到了唯一占用的Block，然后生成对应的唯一count，组装最后的唯一id
 
 
整体的调用流程如下：
图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析_第4张图片
 
 
四：其他类型的id生成
 
 
上述我们主要依据生成节点id（vertex id）的过程来进行分析
 
 
在JanusGraph中还包含edge id、property id、schema label id等几种的分布式id生成
 
 
所有类型的分布式id的生成主要思想和逻辑都几乎相同，只是一些具体的逻辑可能有所不同，我们理解了vertex id的分布式id生成流程，其他的也可以理解了。
 
 
1、property id的生成
 
 
在JanusGraph中的property的分布式唯一id的生成，整体逻辑和vertex id的生成逻辑大体相同；
 
 
property id的 生成和 vertex id有两点不同：
 
 
     
  
  • ID的组成部分： 在vertex id中组成部分包含count+partition+ID Padding； 而在property id中没有ID Padding部分，其组成为count + partition
    •  
 
 
 
        long id = (count<
 
 
     
  
  • partition id的获取方式：在生成vertex id时，partition id是随机获取的；而在生成property id时，partition id是获取的当前节点对应的partition id，如果节点获取不到分区id，则随机生成一个；
    •  
 
 
 
            if (element instanceof InternalRelation) { // 属性 + 边
                InternalRelation relation = (InternalRelation)element;
                if (attempt < relation.getLen()) { 
                    InternalVertex incident = relation.getVertex(attempt);
                    Preconditions.checkArgument(incident.hasId());
                    if (!IDManager.VertexIDType.PartitionedVertex.is(incident.longId()) || relation.isProperty()) { // 获取对应节点已有的partition id
                        partitionID = getPartitionID(incident);
                    } else {
                        continue;
                    }
                } else { // 如果对应的节点都没有，则随机获取一个partition id
                    partitionID = placementStrategy.getPartition(element);
                }
 
 
2、Edge id的生成
 
 
在JanusGraph中的edge的分布式唯一id的生成，整体逻辑和vertex id的生成逻辑大体相同；
 
 
edge id的 生成和 vertex id有两点不同：
 
 
     
  
  • ID的组成部分： 在vertex id中组成部分包含count+partition+ID Padding； 而在edge id中没有ID Padding部分，其组成为count + partition，代码同property id的生成代码
    •  
  
  • partition id的获取方式：在生成vertex id时，partition id是随机获取的；而在生成edge id时，partition id是获取的当前source vertex 或者 target vertex对应的partition id，如果节点获取不到分区id，则随机生成一个，代码同property id的生成代码；
    •  
 
 
 
3、Schema相关id的生成
 
 
在JanusGraph中的schema相关id的分布式唯一id的生成，整体逻辑和vertex id的生成逻辑大体相同；
 
 
schema相关id的生成分为四种：PropertyKey、EdgeLabel、VertexLabel、JanusGraphSchemaVertex
 
 
     
  
  • ID的组成部分： 在vertex id中组成部分包含count+partition+ID Padding； 在schema对应的id生成，这四种产生的id对应的结构都是一样的：count + 对应类型的固定后缀
    •  
 
 
 
return (count << offset()) | suffix();
 
 
     
  
  • partition id的获取方式：在生成vertex id时，partition id是随机获取的；而在生成schema id时，partition id是默认的partition id = 0；
    •  
 
 
 
public static final int SCHEMA_PARTITION = 0;
if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) {
                partitionID = IDManager.SCHEMA_PARTITION; // 默认分区
}
 
 
总结
 
 
本文总结了JanusGraph的分布式唯一id的生成逻辑，也进行的源码分析；
 
 

   下一篇，JanusGraph的锁机制分析，包含本地锁和分布式锁相关的分析，我是“洋仔”，我们下期见~ 
 
 
 
图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析_第5张图片
 

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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  • 这样旅行的人，值得拥有丰富而饱满的体验
                        究竟

                        
    01“一张车票就实现了来拉萨的梦想。原以为很遥远，现也觉得旅途值得。也不过山河故人而已。”打开朋友圈，看到了强子新发的动态，配了两张图，一张图里是拉萨火车站，另一张图里是二十来张排列得整整齐齐的火车票，终点站都是拉萨。又想起几天前，姑娘秀了一波在青海湖的美照，照片里的她，身穿鲜艳的红色长裙，坐在牦牛背上，阳光打下来，她笑靥如花。橙色的旗子风中飘扬，那蓝绿色的青海湖和天空再美，也都成了陪衬。再看看自
    
                    
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  • 轻风拂柳《春意萦怀》之六
                        轻风拂柳

                        
    图/来自网络轻风拂柳《春意萦怀》之六轻风拂柳《春意萦怀》原韵烂熳芳林赏丽容，春光明媚盼相逢。娇桃绽蕊仙姿艳，淑杏凝脂玉色浓。对对黄莺穿树影，双双彩蝶逐花踪。风情小雅灵犀有，景美难将笔墨封。图/来自网络步轻风拂柳《春意萦怀》原韵（一）诗·时就三月阳春思丽容，花红柳绿也相逢。不歆桃蕊风姿艳，只慕书斋墨色浓。期翼共窗难觅影，时望携手苦寻踪。天涯海角君何有？一颗痴心哪日封？（二）诗·大漠孤烟滴翠丛林展媚容
    
                    
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  • 新月|图卡5-8《心》一切始于心，终于心
                        新月_f578

                        
    大家好，我是坚持做图卡，不断精进的新月，近期阅读书籍《心。》，持续输出图卡……截止目前已经读完本书，输出卡片9张~借助9张卡片，回顾本书的整体内容，结构上可以分为：始于心-修心-终于心。首先明确：我们为什么要这么做？其次懂得如何去做，落实到具体的方式方法上，就是修心的过程。最后是知道目标在哪，不断自我提升，向目标靠进，使修心贯穿始终。
    
                    
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  • 读《红楼梦》第十九回 情切切良宵花解语 意绵绵静日玉生香
                        梦一场_c315

                        
    元春回宫，贾府上下又忙碌了二三日，方收拾停当，个个是累得人仰马翻。王熙凤为了不落人口舌也只能硬撑着，凡事冲在前头。袭人的母亲来面见贾母，将袭人接回去吃年饭，晚上才会回来，宝玉甚觉无聊。宁府这边唱戏，贾珍来邀宝玉过府观赏，刚欲出门，元春赐了糖蒸酥酪来，宝玉想着平日里袭人最爱吃，便留给袭人，自己出门看戏去了。到了宁府，只闻锣鼓喧天，热闹非凡，宝玉稍坐了片刻，忽想起一间小书房里挂着一张美人图，今日府上这
    
                    
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  • 愿你无病无灾，余生由我宠你
                        沐眠_a1fa

                        
    01愿你无病无灾，余生由我宠你图片来源网络，侵权联系删图曾经在书中看到这样一段话：人老了就活成‘大孩子’了，需要你像当初他拉扯你长大一样去拉扯他了。”以前没有什么感触。但是这段时间，生病后到现在，我明显感觉你就是一个‘大孩子’，我们不许，你偏要，我们说你，你也会闹脾气，就活生生像一个三岁小孩。有时候，我真的很烦，很想对您发火，但是最后还是不了了之，因为看到那样的您，我真的不知道该如何开口。在几个月
    
                    
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  • 设计模式之建造者模式(通俗易懂--代码辅助理解【Java版】）
                        ok!ko
设计模式设计模式建造者模式java
                        
    文章目录设计模式概述1、建造者模式2、建造者模式使用场景3、优点4、缺点5、主要角色6、代码示例：1）实现要求2）UML图3)实现步骤：1）创建一个表示食物条目和食物包装的接口2）创建实现Packing接口的实体类3）创建实现Item接口的抽象类，该类提供了默认的功能4）创建扩展了Burger和ColdDrink的实体类5）创建一个Meal类，带有上面定义的Item对象6）创建一个MealBuil
    
                    
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  • 6月复盘之重新认识自己
                        插画君王木木

                        
    经历了漫长的疫情恐慌期，每个人都想重新开启的2020上半年一不小心就结束了，但疫情还在继续，趁着这段特殊时期，邀请你一起打开重新认识自己的大门。趁早图先来回顾一下关于你的上半年是怎样过来的呢？看看我们是不是有一样的状况呢？在1月份信誓旦旦的立下全年目标，可能经历了2周时间，这面旗子就倒了；1月底-2月中的春节期间，完全陷入了低谷期，面对大环境的变革，我该何去何从？2月底回上海，意识到真的不能这样堕
    
                    
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  • HarmonyOS开发实战（ Beta5.0）搜索框热搜词自动切换
                        让开，我要吃人了
OpenHarmonyHarmonyOS鸿蒙开发harmonyos华为鸿蒙移动开发鸿蒙系统前端开发语言
                        
    鸿蒙HarmonyOS开发往期必看：HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结最新版！“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）介绍本示例介绍使用TextInput组件与Swiper组件实现搜索框内热搜词自动切换。效果图预览使用说明页面顶部搜索框内热搜词条自动切换，编辑搜索框时自动隐藏。实现思路使用TextInput实现搜索框TextInput({te
    
                    
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  • 生成式地图制图
                        Bwywb_3
深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
                        
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
    
                    
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  • “无”，有大用
                        我若盛开

                        
    2021/7/7日更36/100网图，侵删《道德经》节选解析“三十辐，共一毂；当其无，有车之用。埏埴以为器，当其无，有器之用。凿户牖以为室，当其无，有室之用。故有之以为利，无之以为用。”译文：三十根辐条汇集到一根毂的孔洞当中，有了车毂中空的地方，才有车的作用。揉和陶土做成器皿，有了器具中空的地方，才有器皿的作用。开凿门窗建造房屋，有了门窗四壁内的空虚部分，才有房屋的作用。所以，“有”只是提供了条件
    
                    
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  • python画图|同时输出二维和三维图
                        西猫雷婶
python开发语言
                        
    前面已经学习了如何输出二维图和三维图，部分文章详见下述链接：python画图|极坐标下的3Dsurface-CSDN博客python画图|垂线标记系列_如何用pyplot画垂直x轴的线-CSDN博客有时候也需要同时输出二位和三维图，因此有必要学习一下。【1】官网教程首先我们打开官网教程，链接如下。https://matplotlib.org/stable/gallery/mplot3d/mixed
    
                    
    • 
                    
  • 山东名面孔-名医扁鹊
                        西城诫子

                        
    一场新冠疫情，让世人领略了中医的博大精深，今天的“山东名面孔”我们就一起聊聊第一位被载入史册的中医：扁鹊。扁鹊墓位于今天的济南市北郊鹊山脚下，元代大画家赵孟頫的《鹊华秋色图》里描绘的就是鹊山一带的景色。关于扁鹊，世人误解颇多，首先，扁鹊到底是不是真人呢？其实，古人认为医生所到之处，病患消散，像喜鹊一样能够带来吉兆，所以想象出一个神话形象，取名“扁鹊”。如此说来，扁鹊只是个神话人物吗？其实不然。《史
    
                    
    • 
                    
  • 婚姻中，女人的高级活法：悦己
                        大梦爱说

                        
    文/大梦图/网络杨金贵在《青春是经不起挥霍的》一书中说：当所有人都拿我当回事的时候，我不能太拿自己当回事。当所有人都不拿我当回事的时候，我一定得瞧得上自己。与人交往，被别人当成回事儿是一种幸福，得到他人的关注，理所应当有所付出；不被别人当成回事的时候，也不能自怨自艾，要学会把注意力放到自己的身上，学会自我取悦。婚姻中也是如此，爱上一个人，必不可少会为了让关系更好选择付出，但感情是一场双向奔赴，只有
    
                    
    • 
                                
  • java类加载顺序
                                    3213213333332132
java
                                    
    package com.demo;

/**
 * @Description 类加载顺序
 * @author FuJianyong
 * 2015-2-6上午11:21:37
 */
public class ClassLoaderSequence {
	
	String s1 = "成员属性"; 
	
	static String s2 = "
    
                                
    • 
                                
  • Hibernate与mybitas的比较
                                    BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
                                    
    第一章     Hibernate与MyBatis 
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 
MyBatis 参考资料官网：http:
    
                                
    • 
                                
  • php多维数组排序以及实际工作中的应用
                                    dcj3sjt126com
PHPusortuasort
                                    
    自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="utf-8&q
    
                                
    • 
                                
  • DOM改变字体大小
                                    周华华
前端
                                    
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
    
                                
    • 
                                
  • c3p0的配置
                                    g21121
c3p0
                                    
    c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。 
以在spring中配置dataSource为例： 
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
    
                                
    • 
                                
  • Java获取工程路径的几种方法
                                    510888780
java
                                    
    第一种： 
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); 
System.out.println(f); 
结果: 
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 
获取当前类的所在工程路径; 
如果不加“
    
                                
    • 
                                
  • 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
                                    Harry642
免密ssh
                                    
    1.客户机 
    (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址 
    (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址 
    (3)执行cat
    
                                
    • 
                                
  • Java新手入门的30个基本概念一
                                    aijuans
javajava 入门新手
                                    
    在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
    
                                
    • 
                                
  • Memcached for windows 简单介绍
                                    antlove
javaWebwindowscachememcached
                                    
    1. 安装memcached server 
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip 
b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install 
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
    
                                
    • 
                                
  • 数据库对象的视图和索引
                                    百合不是茶
索引oeacle数据库视图
                                    
      
视图 
  
  视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图 
  
    为什么oracle需要视图; 
   &
    
                                
    • 
                                
  • Mockito(一) --入门篇
                                    bijian1013
持续集成mockito单元测试
                                    
            Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望 行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。 
 &nb
    
                                
    • 
                                
  • 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
                                    bijian1013
oracle数据库plsql
                                    
    /*
 * SQL函数
*/

--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
  v_abs number(6,2);
begin
  v_abs:=abs(&no);
  dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs);
end;

--ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
    
                                
    • 
                                
  • 【Log4j一】Log4j总体介绍
                                    bit1129
log4j
                                    
    Log4j组件：Logger、Appender、Layout 
  
Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能： 
 
 日志的输出目标 
 日志的输出格式 
  日志的输出级别(是否抑制日志的输出) 
  logger继承特性 
A logger is said to be an ancestor of anothe
    
                                
    • 
                                
  • Java IO笔记
                                    白糖_
java
                                    
    	public static void main(String[] args) throws IOException {
		//输入流
		InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
		InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
		Bu
    
                                
    • 
                                
  • Docker 监控
                                    ronin47
docker监控
                                    
             
目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身 
监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。 
额外的，因为是docker的
    
                                
    • 
                                
  • java-顺时针打印图形
                                    bylijinnan
java
                                    
    一个画图程序 要求打印出： 
 

1.int i=5;   
2.1  2  3  4  5  
3.16 17 18 19 6  
4.15 24 25 20 7  
5.14 23 22 21 8  
6.13 12 11 10 9  
7.  
8.int i=6  
9.1  2  3  4  5   6  
10.20 21 22 23 24  7  
11.19
    
                                
    • 
                                
  • 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
                                    Kai_Ge
iReport汉化英文版
                                    
    对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下： 
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。   
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
    
                                
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  • [并行计算]论宇宙的可计算性
                                    comsci
并行计算
                                    
     
 
      现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识...... 
 
      那么,这种概念让我们推论出一个结论 
 
 
    &nb
    
                                
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  • 用OpenGL实现无限循环的coverflow
                                    dai_lm
androidcoverflow
                                    
    网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能 
 
源码地址： 
https://github.com/jackfengji/glcoverflow 
 
 

public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
		GLSurfaceV
    
                                
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  • JAVA数据计算的几个解决方案1
                                    datamachine
javaHibernate计算
                                    
    老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 
 
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    数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J 
 &nbs
    
                                
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  • 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
                                    dcj3sjt126com
yii
                                    
    怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统 
通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。 
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库 
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类 
在配置文件(一般为 protecte
    
                                
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  • 未选之路
                                    dcj3sjt126com
诗
                                    
    作者:罗伯特*费罗斯特 
  
黄色的树林里分出两条路, 
可惜我不能同时去涉足, 
我在那路口久久伫立, 
我向着一条路极目望去, 
直到它消失在丛林深处. 
  
但我却选了另外一条路, 
它荒草萋萋,十分幽寂; 
显得更诱人,更美丽, 
虽然在这两条小路上, 
都很少留下旅人的足迹. 
  
那天清晨落叶满地, 
两条路都未见脚印痕迹. 
呵,留下一条路等改日再
    
                                
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  • Java处理15位身份证变18位
                                    蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
                                    
      
15位身份证变18位，18位身份证变15位 
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蕃薯耀 201
    
                                
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  • SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
                                    hanqunfeng
springmvc4
                                    
    从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。 
  
Xml配置和Java类配置对比如下： 
applicationContext-AppConfig.xml 
  
<!-- 激活自动代理功能 参看：
    
                                
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  • Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
                                    jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
                                    
      在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 
 
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序 
   要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
    
                                
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  • 8个最佳Web开发资源推荐
                                    lampcy
编程Web程序员
                                    
    Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。 
这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
    
                                
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  • 架构师之面试------jdk的hashMap实现
                                    nannan408
HashMap
                                    
    1.前言。 
  如题。 
2.详述。 
  (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 
 

static int hash(int h) 
{ 
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
    
                                
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  • html禁止清除input文本输入缓存
                                    Rainbow702
html缓存input输入框change
                                    
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。    
如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 
方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";  
<input type="text" autocomplete="off" n
    
                                
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  • POJO和JavaBean的区别和联系
                                    tjmljw
POJOjava beans
                                    
    POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
    
                                
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  • java中单例的五种写法
                                    liuxiaoling
java单例
                                    
    /**
 * 单例模式的五种写法：
 * 1、懒汉
 * 2、恶汉
 * 3、静态内部类
 * 4、枚举
 * 5、双重校验锁
 */
/**
 * 五、 双重校验锁，在当前的内存模型中无效
 */
class LockSingleton
{

    private volatile static LockSingleton singleton;

    pri
    
                                
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