你們在實際項目中對數據ID的生成確定每次都會糾結?redis
糾結一:若是用數據庫的自增模式致使從此的分庫分表沒法分佈式,若是要分佈式,是否是考慮步長吧算法
糾結二:若是用GUID/UUID方式雖然簡單也可分佈式,但可能在有些數據庫中索引效率確定沒有數字類型的索引效率高數據庫
糾結三:若是用redis的數字自增模式,考慮到確定要本身作開發整合,還需考慮redis從此的吞吐承受能力,須要你額外的集羣部署來增長吞吐量,那你還要掌握redis的運維知識服務器
糾正四:利用第三方框架生成惟一ID,好比ZK,或者大公司的專門的ID開源框架,這個是否是你要去熟悉學習的成本框架
說了這麼多,那咱們正式談談我對這塊的解決方案,我經歷過大大小小的項目,也每次討論數據表裏的業務ID怎麼去生成,我目前最近經手的項目最簡單的方式是用雪花算法,但原有的雪花算法會生成出比較長的一個數字ID,那咱們就稍微改造一下唄。less
改造點:其實就是把時間間隔差縮短,天然而然生成的ID位數就小了,直接貼代碼給各位看看運維
一、把惟一時間戳調整一下分佈式
二、把當前的間隔時間戳調整一下微服務
完工,這個生成的惟一ID數字相對已經比較短了,若是再把TimeGen的時間加大生成出來可能不是大家指望的,大家能夠試試哦!學習
最終的生成ID效果圖給各位看看
你們徹底不用擔憂ID生成重複,只要控制好workId,就能生成惟一性
接下來講一下如何運用到項目中
你們可能以爲運用不就是很簡單嘛,實際寫到代碼裏調用能夠了。但我說的是運用的意思是如何用好它,首先你的項目一開始沒有考慮分佈式機制,單純的就是一個API或者服務能處理一套業務流程,那就比較簡單的在項目裏調用能夠了;
若是準備考慮部署N多個同場景的業務處理服務,而且可能跨多服務器集羣部署,那能夠把ID生成獨立作成微服務,而且也能夠負載它,而且控制好workId,那就大功告成了。
建議:生成後的ID,徹底能夠當主鍵KEY,也能夠看成業務單來運用實際的業務流程中(好比訂單號、流水單號等,若是區分單據那還能夠加上你的自定義前綴字母)
那就貼出調整後的雪花算法的代碼,但願給你們有所幫助,若有什麼問題,可評論留言,從此有什麼好東西我也繼續分享給各位,也請你們多多指教,互相學習。
1 public class IdWorker 2 { 3 //機器ID 4 //private static long _workerId; 5 private static readonly long _twepoch = 687888001020L; //惟一時間,這是一個避免重複的隨機量,自行設定不要大於當前時間戳 6 //private static readonly long _twepoch = 637353357826273090L; 7 private static long _sequence; 8 private static int workerIdBits = 4; //機器碼字節數。4個字節用來保存機器碼(定義爲Long類型會出現,最大偏移64位,因此左移64位沒有意義) 9 public static long MaxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; //最大機器ID 10 private static int sequenceBits = 10; //計數器字節數,10個字節用來保存計數碼 11 private static readonly int _workerIdShift = sequenceBits; //機器碼數據左移位數,就是後面計數器佔用的位數 12 private static readonly int _timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; //時間戳左移動位數就是機器碼和計數器總字節數 13 public static long SequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits; //一微秒內能夠產生計數,若是達到該值則等到下一微妙在進行生成 14 private static long _lastTimestamp = -1L; 15 private static readonly object _locker = new object(); 16 17 /// <summary> 18 /// 機器碼 19 /// </summary> 20 /// <param name="workerId"></param> 21 public IdWorker(long workerId=1) 22 { 23 //if (workerId > MaxWorkerId || workerId < 0) 24 //throw new Exception($"worker Id can't be greater than {workerId} or less than 0 "); 25 //_workerId = workerId; 26 } 27 28 public static long NextId(long workerId) 29 { 30 lock (_locker) 31 { 32 long timestamp = TimeGen(); 33 if (_lastTimestamp == timestamp) 34 { //同一微妙中生成ID 35 _sequence = (_sequence + 1) & SequenceMask; //用&運算計算該微秒內產生的計數是否已經到達上限 36 if (_sequence == 0) 37 { 38 //一微妙內產生的ID計數已達上限,等待下一微妙 39 timestamp = TillNextMillis(_lastTimestamp); 40 } 41 } 42 else 43 { //不一樣微秒生成ID 44 _sequence = 0; //計數清0 45 } 46 if (timestamp < _lastTimestamp) 47 { //若是當前時間戳比上一次生成ID時時間戳還小,拋出異常,由於不能保證如今生成的ID以前沒有生成過 48 throw new Exception($"Clock moved backwards. Refusing to generate id for {_lastTimestamp - timestamp} milliseconds"); 49 } 50 _lastTimestamp = timestamp; //把當前時間戳保存爲最後生成ID的時間戳 51 long nextId = (timestamp - _twepoch << _timestampLeftShift) | workerId << _workerIdShift | _sequence; 52 return nextId; 53 } 54 } 55 56 /// <summary> 57 /// 獲取下一微秒時間戳 58 /// </summary> 59 /// <param name="lastTimeStamp"></param> 60 /// <returns></returns> 61 private static long TillNextMillis(long lastTimeStamp) 62 { 63 long timestamp = TimeGen(); 64 while (timestamp <= lastTimeStamp) 65 { 66 timestamp = TimeGen(); 67 } 68 return timestamp; 69 } 70 71 /// <summary> 72 /// 生成當前時間戳 73 /// </summary> 74 /// <returns></returns> 75 private static long TimeGen() 76 { 77 return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1998, 11, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds; 78 } 79 }
最後來一局感慨:簡單也是美!!!