spring 集成百度的雪花算法uid-generator

1.引入pom文件

  因为log文件有冲突,所以排除了重复的slf4j的jar包.

<dependency>
            <groupId>com.xfvape</groupId>
            <artifactId>uid-generator</artifactId>
            <version>0.0.1-RELEASE</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                    <artifactId>logback-classic</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                    <artifactId>logback-classic</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                    <artifactId>logback-classic</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.mybatis</groupId>
                    <artifactId>mybatis</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.mybatis</groupId>
                    <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.mybatis</groupId>
                    <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>commons-collections</groupId>
                    <artifactId>commons-collections</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>commons-lang</groupId>
                    <artifactId>commons-lang</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

2.配置文件

Snowflake算法描述：指定机器 & 同一时刻 & 某一并发序列，是唯一的。据此可生成一个64 bits的唯一ID（long）。默认采用上图字节分配方式：

• sign(1bit)
  固定1bit符号标识，即生成的UID为正数。

• delta seconds (28 bits)
  当前时间，相对于时间基点"2016-05-20"的增量值，单位：秒，最多可支持约8.7年

• worker id (22 bits)
  机器id，最多可支持约420w次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配，默认分配策略为用后即弃，后续可提供复用策略。

• sequence (13 bits)
  每秒下的并发序列，13 bits可支持每秒8192个并发。

import com.xfvape.uid.impl.CachedUidGenerator;
import com.xfvape.uid.worker.DisposableWorkerIdAssigner;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
/**
 * https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md
 * 百度id生成器
 * 两种生成器: DefaultUidGenerator、CachedUidGenerator。如对UID生成性能有要求, 请使用CachedUidGenerator
 * 对应Spring配置分别为: default-uid-spring.xml、cached-uid-spring.xml
 */
@Configuration
public class CachedUidGeneratorConfig {
 
    /**
     * 用完即弃的WorkerIdAssigner, 依赖DB操作
     * @return
     */
    @Bean
    public DisposableWorkerIdAssigner disposableWorkerIdAssigner(){
        return new DisposableWorkerIdAssigner();
    }
 
    @Bean
    public CachedUidGenerator cachedUidGenerator(DisposableWorkerIdAssigner disposableWorkerIdAssigner){
        CachedUidGenerator cachedUidGenerator = new CachedUidGenerator();
        cachedUidGenerator.setWorkerIdAssigner(disposableWorkerIdAssigner);
        //以下为可选配置, 如未指定将采用默认值
        cachedUidGenerator.setTimeBits(29);
        cachedUidGenerator.setWorkerBits(21);
        cachedUidGenerator.setSeqBits(13);
        cachedUidGenerator.setEpochStr("2020-05-08");
 
        //RingBuffer size扩容参数, 可提高UID生成的吞吐量
        //默认:3， 原bufferSize=8192, 扩容后bufferSize= 8192 << 3 = 65536
        cachedUidGenerator.setBoostPower(3);
        // 指定何时向RingBuffer中填充UID, 取值为百分比(0, 100), 默认为50
        // 举例: bufferSize=1024, paddingFactor=50 -> threshold=1024 * 50 / 100 = 512.
        // 当环上可用UID数量 < 512时, 将自动对RingBuffer进行填充补全
        //<property name="paddingFactor" value="50"></property>
 
        //另外一种RingBuffer填充时机, 在Schedule线程中, 周期性检查填充
        //默认:不配置此项, 即不实用Schedule线程. 如需使用, 请指定Schedule线程时间间隔, 单位:秒
        cachedUidGenerator.setScheduleInterval(60L);
 
 
 
        //拒绝策略: 当环已满, 无法继续填充时
        //默认无需指定, 将丢弃Put操作, 仅日志记录. 如有特殊需求, 请实现RejectedPutBufferHandler接口(支持Lambda表达式)
        //<property name="rejectedPutBufferHandler" ref="XxxxYourPutRejectPolicy"></property>
        //cachedUidGenerator.setRejectedPutBufferHandler();
        //拒绝策略: 当环已空, 无法继续获取时 -->
        //默认无需指定, 将记录日志, 并抛出UidGenerateException异常. 如有特殊需求, 请实现RejectedTakeBufferHandler接口(支持Lambda表达式) -->
        //<property name="rejectedTakeBufferHandler" ref="XxxxYourTakeRejectPolicy"></property>
 
        return cachedUidGenerator;
    }
 
}

3.Mapper扫描

"com.xfvape.uid"

4.xml扫描

classpath:/META-INF/mybatis/mapper/WORKER_NODE.xml

5.建表语句

CREATE TABLE WORKER_NODE
(
ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'auto increment id',
HOST_NAME VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'host name',
PORT VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'port',
TYPE INT NOT NULL COMMENT 'node type: ACTUAL or CONTAINER',
LAUNCH_DATE DATE NOT NULL COMMENT 'launch date',
MODIFIED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT 'modified time',
CREATED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT 'created time',
PRIMARY KEY(ID)
)
 COMMENT='DB WorkerID Assigner for UID Generator',ENGINE = INNODB;

6.测试代码

@Autowired
    private CachedUidGenerator uidGenerator;
    @Test
    void contextLoads() {
        int sum  = 100;
        long current = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < sum; i++) {
            System.out.println( uidGenerator.getUID());
        }
        System.out.println("cost " + (System.currentTimeMillis() - current));
    }

如果有报错 配置数据库小写

msyql配置文件中添加  

lower_case_table_names=1

为啥使用百度雪花算法?

1. 解决了时钟回调的问题.
2. 使用ringbuffer,无锁进行id的生产与消费,速度非常快 测试见https://github.com/baidu/uid-generator
3. 适用于多线程,不会有单线程瓶颈.

最后

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