你们在实际项目中对数据ID的生成确定每次都会纠结?redis
纠结一:若是用数据库的自增模式致使从此的分库分表没法分布式,若是要分布式,是否是考虑步长吧算法
纠结二:若是用GUID/UUID方式虽然简单也可分布式,但可能在有些数据库中索引效率确定没有数字类型的索引效率高数据库
纠结三:若是用redis的数字自增模式,考虑到确定要本身作开发整合,还需考虑redis从此的吞吐承受能力,须要你额外的集群部署来增长吞吐量,那你还要掌握redis的运维知识服务器
纠正四:利用第三方框架生成惟一ID,好比ZK,或者大公司的专门的ID开源框架,这个是否是你要去熟悉学习的成本框架
说了这么多,那咱们正式谈谈我对这块的解决方案,我经历过大大小小的项目,也每次讨论数据表里的业务ID怎么去生成,我目前最近经手的项目最简单的方式是用雪花算法,但原有的雪花算法会生成出比较长的一个数字ID,那咱们就稍微改造一下呗。less
改造点:其实就是把时间间隔差缩短,天然而然生成的ID位数就小了,直接贴代码给各位看看运维
一、把惟一时间戳调整一下分布式
二、把当前的间隔时间戳调整一下微服务
完工,这个生成的惟一ID数字相对已经比较短了,若是再把TimeGen的时间加大生成出来可能不是大家指望的,大家能够试试哦!学习
最终的生成ID效果图给各位看看
你们彻底不用担忧ID生成重复,只要控制好workId,就能生成惟一性
接下来讲一下如何运用到项目中
你们可能以为运用不就是很简单嘛,实际写到代码里调用能够了。但我说的是运用的意思是如何用好它,首先你的项目一开始没有考虑分布式机制,单纯的就是一个API或者服务能处理一套业务流程,那就比较简单的在项目里调用能够了;
若是准备考虑部署N多个同场景的业务处理服务,而且可能跨多服务器集群部署,那能够把ID生成独立作成微服务,而且也能够负载它,而且控制好workId,那就大功告成了。
建议:生成后的ID,彻底能够当主键KEY,也能够看成业务单来运用实际的业务流程中(好比订单号、流水单号等,若是区分单据那还能够加上你的自定义前缀字母)
那就贴出调整后的雪花算法的代码,但愿给你们有所帮助,若有什么问题,可评论留言,从此有什么好东西我也继续分享给各位,也请你们多多指教,互相学习。
1 public class IdWorker 2 { 3 //机器ID 4 //private static long _workerId; 5 private static readonly long _twepoch = 687888001020L; //惟一时间,这是一个避免重复的随机量,自行设定不要大于当前时间戳 6 //private static readonly long _twepoch = 637353357826273090L; 7 private static long _sequence; 8 private static int workerIdBits = 4; //机器码字节数。4个字节用来保存机器码(定义为Long类型会出现,最大偏移64位,因此左移64位没有意义) 9 public static long MaxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; //最大机器ID 10 private static int sequenceBits = 10; //计数器字节数,10个字节用来保存计数码 11 private static readonly int _workerIdShift = sequenceBits; //机器码数据左移位数,就是后面计数器占用的位数 12 private static readonly int _timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; //时间戳左移动位数就是机器码和计数器总字节数 13 public static long SequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits; //一微秒内能够产生计数,若是达到该值则等到下一微妙在进行生成 14 private static long _lastTimestamp = -1L; 15 private static readonly object _locker = new object(); 16 17 /// <summary> 18 /// 机器码 19 /// </summary> 20 /// <param name="workerId"></param> 21 public IdWorker(long workerId=1) 22 { 23 //if (workerId > MaxWorkerId || workerId < 0) 24 //throw new Exception($"worker Id can't be greater than {workerId} or less than 0 "); 25 //_workerId = workerId; 26 } 27 28 public static long NextId(long workerId) 29 { 30 lock (_locker) 31 { 32 long timestamp = TimeGen(); 33 if (_lastTimestamp == timestamp) 34 { //同一微妙中生成ID 35 _sequence = (_sequence + 1) & SequenceMask; //用&运算计算该微秒内产生的计数是否已经到达上限 36 if (_sequence == 0) 37 { 38 //一微妙内产生的ID计数已达上限,等待下一微妙 39 timestamp = TillNextMillis(_lastTimestamp); 40 } 41 } 42 else 43 { //不一样微秒生成ID 44 _sequence = 0; //计数清0 45 } 46 if (timestamp < _lastTimestamp) 47 { //若是当前时间戳比上一次生成ID时时间戳还小,抛出异常,由于不能保证如今生成的ID以前没有生成过 48 throw new Exception($"Clock moved backwards. Refusing to generate id for {_lastTimestamp - timestamp} milliseconds"); 49 } 50 _lastTimestamp = timestamp; //把当前时间戳保存为最后生成ID的时间戳 51 long nextId = (timestamp - _twepoch << _timestampLeftShift) | workerId << _workerIdShift | _sequence; 52 return nextId; 53 } 54 } 55 56 /// <summary> 57 /// 获取下一微秒时间戳 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 /// 生成当前时间戳 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 }
最后来一局感慨:简单也是美!!!