MySQL-Redis进阶生成全局唯一ID

单体全局ID

场景一、随着我们商城规模越来越大,mysql的单表的容量不宜超过500W,数据量过大之后,我们要进行拆库拆表,但拆分表了之后,他们从逻辑上讲他们是同一张表,所以他们的id是不能一样的, 于是乎我们需要保证id的唯一性。

因此我们要生成全局唯一ID,这个ID得有以下特性。

  • 全局唯一性:订单ID不能重复
  • 高可用:至少要做到4个9,不能动不动宕机
  • 递增:有序性保证数据插入MySQL的时候性能高
  • 安全:不容易被猜测
  • 高性能:高并发低延时

MySQL-Redis进阶生成全局唯一ID_第1张图片

 

MySQL-Redis进阶生成全局唯一ID_第2张图片

 

ID的组成部分:符号位:1bit,永远为0

时间戳:31bit,以秒为单位,可以使用69年

序列号:32bit,秒内的计数器,支持每秒产生2^32个不同I

@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

        // 2.生成序列号
        // 2.1.获取当前日期,精确到天
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增长
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }
}

分布式全局ID

  SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,

MySQL-Redis进阶生成全局唯一ID_第3张图片

  • 1位,不用。二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0
  • 41位,用来记录时间戳(毫秒)。

    • 41位可以表示2^{41}-1个数字,
    • 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 2^{41}-1,减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的,而不是1。
    • 也就是说41位可以表示2^{41}-1个毫秒的值,转化成单位年则是(2^{41}-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
  • 10位,用来记录工作机器id。

    • 可以部署在2^{10} = 1024个节点,包括5位datacenterId5位workerId
    • 5位(bit)可以表示的最大正整数是2^{5}-1 = 31,即可以用0、1、2、3、....31这32个数字,来表示不同的datecenterId或workerId
  • 12位,序列号,用来记录同毫秒内产生的不同id。

    • 12位(bit)可以表示的最大正整数是2^{12}-1 = 4095,即可以用0、1、2、3、....4095这4096个数字,来表示同一机器同一时间截(毫秒)内产生的4095个ID序号

  由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

  SnowFlake可以保证:

  • 所有生成的id按时间趋势递增
  • 整个分布式系统内不会产生重复id(因为有datacenterId和workerId来做区分)
public class SnowFlake {

    /**
     * 起始时间戳,从2021-12-01开始生成
     */
    private final static long START_STAMP = 1638288000000L;

    /**
     * 序列号占用的位数 12
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;

    /**
     * 机器标识占用的位数
     */
    private final static long MACHINE_BIT = 10;

    /**
     * 机器数量最大值
     */
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);

    /**
     * 序列号最大值
     */
    private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;

    /**
     * 机器标识
     */
    private long machineId;
    /**
     * 序列号
     */
    private long sequence = 0L;
    /**
     * 上一次时间戳
     */
    private long lastStamp = -1L;

    /**
     * 构造方法
     * @param machineId 机器ID
     */
    public SnowFlake(long machineId) {
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new RuntimeException("机器超过最大数量");
        }
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 产生下一个ID
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStamp = getNewStamp();
        if (currStamp < lastStamp) {
            throw new RuntimeException("时钟后移,拒绝生成ID!");
        }

        if (currStamp == lastStamp) {
            // 相同毫秒内,序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            // 同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) {
                currStamp = getNextMill();
            }
        } else {
            // 不同毫秒内,序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastStamp = currStamp;

        return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             // 机器标识部分
                | sequence;                             // 序列号部分
    }

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewStamp();
        while (mill <= lastStamp) {
            mill = getNewStamp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewStamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 订单ID生成测试,机器ID指定第0台
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0);
        System.out.println(snowFlake.nextId());
    }
}

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