分布式唯一id的生成
据我 了解，大概有几种把，常见的就是redis去分配id，为啥？
因为redis单线程，不存在id乱套的问题。那么如何一个构造？
它是一个redis集群，解决单点故障问题，其次是比如有3台redis，那么
第一台：1,4,7,10
第二台:2,5,8,11
第三台：3，6，9，12
看到没都不重复，相差的是机子的数量，这样永远不会拿重复。
我是使用另一种方案：flicker 方案（auto_increment + replace into + MyISAM）
很明显mysql数据表需要主键，递增，使用replace into+MyISAM引擎
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
-- ----------------------------
-- Table structure for `test`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `test`;
CREATE TABLE `test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`ip` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=30 DEFAULT CHARSET=utf8;由于看到携程的处理方案，因为你id主键永远会使用完的，所以不可能说把id作为分布式id使用，但是我们可以用作号段，在这个号段基础上*100，*1000等等，那么我们就有100个id，1000个id一次类推。其次是性能问题，如果每次拿号都去数据库拿，受数据库性能的影响！
这里使用ActomicLong解决并发问题，保证原子性。
还有ConcurrentHashMap有两个，一个保存id对应的ActomicLong的id号，一个是保存他们id对应的最大值，比如我现在ip为1，那么这个号段是100个，我把它乘以100，然后作为第一个id号，这时第一个id为100，号段最大为199是吧，如果大于199，则使用replace into去数据库申请号段。
贴下我的两个主要代码
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class Count {
private static AtomicLong atomicLong;
public static ConcurrentHashMap<String,AtomicLong> concurrentHashMap=new ConcurrentHashMap();
//储存号段里面最大值
private static ConcurrentHashMap<String,String> currentMaxId=new ConcurrentHashMap();
public Count(String ip,long number){
/**
* 拿到一个号段之后乘以100，也就是拿到100个id
* 比如拿到1，id是从100，到199之间.
*/
this.atomicLong=new AtomicLong(number*100);
number=number*100+99;
currentMaxId.put(ip,String.valueOf(number));
concurrentHashMap.put(ip,atomicLong);
}
public static long addCount(String ip){
if(concurrentHashMap.get(ip)==null){
System.out.println("AtomicLong还没有拿到号段");
return 0;
}else{
int i=Integer.valueOf(currentMaxId.get(ip));
if(concurrentHashMap.get(ip).get()==i){
System.out.println("号段的id已经超过100，重新获取号段");
return 1;
}
}
return concurrentHashMap.get(ip).incrementAndGet();
}
public static void putValue(String ip, long number){
new Count(ip,number);
}
}
上面这个是工具类
业务逻辑
import com.example.demo.dao.NumberDao;
import com.example.demo.util.Count;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import static com.example.demo.util.Count.addCount;
@RestController
public class NumberController {
@Autowired
NumberDao numberDao;
@RequestMapping("/number")
public String getNumber(@RequestParam(name = "ip", required = true) String ip) {
long id = addCount(ip);
if (id == 0) {
try {
numberDao.addId(ip);
} catch (Exception e) {
//e.printStackTrace();
}
System.out.println(numberDao.getId());
Count.putValue(ip, Integer.parseInt(numberDao.getId()));
return String.valueOf(Count.concurrentHashMap.get(ip));
} else if (id == 1) {
try {
numberDao.addId(ip);
} catch (Exception e) {
//e.printStackTrace();
}
Count.putValue(ip, Integer.parseInt(numberDao.getId()));
return String.valueOf(addCount(ip));
} else {
return String.valueOf(id);
}
}
}
使用的是springboot jpa
import com.example.demo.entity.Test;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.stereotype.Repository;
@Repository
public interface NumberDao extends JpaRepository<Test, Long> {
@Query(value = "SELECT LAST_INSERT_ID()", nativeQuery = true)
String getId();
@Query(value = "REPLACE INTO test (ip) VALUES (:ip)", nativeQuery = true)
void addId(String ip) throws Exception;
}
控制台输出：
基本逻辑：一开始查第一个ConcurrentHashMap有没有这个ip（这里的ip指的是多个应用服务器请求，具体要看自己业务做相应改变，仅供参考）的id号，一开始默认为0，如果为0则去数据库请求号段，保存这个号段id的最大值到另一个ConcurrentHashmap里面，如果不为0，则获取id号。如果为1，意思是你现在Map里面的id以及超过你预定的号段值，需要你再去请求新的号段。
数据库的截图：
使用ip为1，2，3去测试。