标签：worker str 重复 重入 code 判断 err 时间 机器
包含时间顺序的ID
此场景最简单的实现方案，就是采用 twitter 的 Snowflake 算法。
ID总长64位，第1位不可用，41位表示时间戳，10位表示生成机器的id，后12位表示序列号。
- 为什么第一位不可用？第一位为0，可以确保ID在java的long类型数据一直为正整数递增
- 同一时间戳即毫秒内，能产生多少个ID？ 2^12 = 4096 个ID [ 0 ~ 4095 ]
- 唯一性？通过机器ID预先已经做了一次空间隔离，再通过时间戳做了一次时间隔离，最后通过时间戳内的计数实现了一定程度内的唯一
- 高性能？可以通过增加IDWorker来缓解高并发时的单机负载压力
- 缺点？时间受限，41位可以表示69年（不过可以减少机器位来增加时间位数）
自增序列
原理
根据key获取分布式锁，获得锁后取得序号，并偏移配置的偏移量，替换原先的序号，最后释放锁。
基于zookeeper实现
基于zookeeper可以很快实现自增序列服务，引入apache的curator封装的zookeeper客户端。
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| <dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-recipes</artifactId>
</dependency>
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建立zookeeper连接，打开zkclient后，如果重复会使用，可以将其放入全局map中，作统一管理。
address：zookeeper的地址
RetryNTimes：重连策略（重连重试次数，重连间隔毫秒）
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| CuratorFramework zkClient = CuratorFrameworkFactory.newClient(address,new RetryNTimes(10, 5000));
zkClient.start();
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获取分布式锁
按照业务逻辑，选择合适的锁，此处用的是可重入共享锁，即一个客户端在拥有锁的同时，可以再请求获取。
大专栏 分布式全局唯一ID与自增序列="gutter">1
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| InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(zkClient, lockPath);
try {
if (lock.acquire(time, unit)) {
consumer.accept(lockPath);
return true;
}
return false;
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
} finally {
try {
lock.release();
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
}
return false;
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获取下个序号
判断序列名称是否已经存在，如果不存在创建，存在则增加step并写入
creatingParentsIfNeeded：当zk节点的父级不存在的时候，迭代创建
sequenceName：序列名称
step：自增步长
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| String path = "/seq/"+sequenceName;
boolean exists = zkClient.checkExists().forPath(path) != null;
if (!exists) {
zkClient.create().creatingParentsIfNeeded().withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath(path, (step + "").getBytes());
} else {
byte[] bytes = zkClient.getData().forPath(path);
Long seq = Long.valueOf(new String(bytes));
zkClient.setData().forPath(path, (seq + step + "").getBytes());
}
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因为需要实时修改zookeeper的节点信息，可以考虑建立序列池，例如直接取走10000个序列，由各个服务内部自己去生成，具体实现主要依赖到CAS，通过compareAndSet去实现单机内部的序号递增，避免锁的滥用
分布式全局唯一ID与自增序列
标签：worker str 重复 重入 code 判断 err 时间 机器
原文地址：https://www.cnblogs.com/lijianming180/p/12014177.html
