UidGenerator 是什么
UidGenerator 是百度开源的一款分布式高性能的唯一 ID 生成器，更详细的情况可以查看官网集成文档
uid-generator 是基于 Twitter 开源的 snowflake 算法实现的一款唯一主键生成器(数据库表的主键要求全局唯一是相当重要的)。要求 java8 及以上版本。
snowflake 算法
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）。
将 long 的 64 位分为 3 部分，时间戳、工作机器 id 和序列号，位数分配如下：
时间戳部分的时间单位一般为毫秒，也就是说 1 台工作机器 1 毫秒可产生 4096 个 id（2 的 12 次方）。
UidGenerator 算法
与原始的 snowflake 算法不同，uid-generator 支持自定义时间戳、工作机器 id 和序列号等各部分的位数，以应用于不同场景。
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。
这些字段的长度可以根据具体的应用需要进行动态的调整，满足总长度为 64 位即可。
Snowflake 和 UidGenerator 的对比
百度的 worker id 的生成策略和美团的生成策略不太一样，美团的 snowflake 主要利用本地配置的 port 和 IP 来唯一确定一个 workid，美团的这种生成方式还是可以由于手工配置错误造成 port 重复，最终产生重复 ID 的风险，百度的这种生成方式每次都是新增的，可能会一段时间后 worker id 用完的情况，人工配置错误的可能性很小了。
源码分析
DefaultUidGenerator
DefaultUidGenerator 的产生 id 的方法与基本上就是常见的 snowflake 算法实现，仅有一些不同，如以秒为为单位而不是毫秒。DefaultUidGenerator 的产生 id 的方法如下。
protected synchronized long nextId() { long currentSecond = getCurrentSecond(); // Clock moved backwards, refuse to generate uid if (currentSecond < lastSecond) { long refusedSeconds = lastSecond - currentSecond; throw new UidGenerateException("Clock moved backwards. Refusing for %d seconds", refusedSeconds); } // At the same second, increase sequence if (currentSecond == lastSecond) { sequence = (sequence + 1) & bitsAllocator.getMaxSequence(); // Exceed the max sequence, we wait the next second to generate uid if (sequence == 0) { currentSecond = getNextSecond(lastSecond); } // At the different second, sequence restart from zero } else { sequence = 0L; } lastSecond = currentSecond; // Allocate bits for UID return bitsAllocator.allocate(currentSecond - epochSeconds, workerId, sequence); }
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nextId 方法主要负责 ID 的生成，这种实现方式很简单，如果毫秒数未发生变化，在序列号加一即可，毫秒数发生变化，重置 Sequence 为 0（Leaf 文章中讲过，重置为 0 会造成如果利用这个 ID 分表的时候，并发量不大的时候，sequence 字段会一直为 0 等，会出现数据倾斜）
CachedUidGenerator
CachedUidGenerator 支持缓存生成的 id。
基本实现原理
正如名字体现的那样，这是一种缓存型的 ID 生成方式，当剩余 ID 不足的时候，会异步的方式重新生成一批 ID 缓存起来，后续请求的时候直接的时候直接返回现成的 ID 即可。
在实现上, UidGenerator 通过借用未来时间来解决 sequence 天然存在的并发限制; 采用 RingBuffer 来缓存已生成的 UID, 并行化 UID 的生产和消费, 同时对 CacheLine 补齐，避免了由 RingBuffer 带来的硬件级「伪共享」问题. 最终单机 QPS 可达 600 万。
使用 RingBuffer 缓存生成的 id。RingBuffer 是个环形数组，默认大小为 8192 个，里面缓存着生成的 id。
CachedUidGenerator 采用了双 RingBuffer，Uid-RingBuffer 用于存储 Uid、Flag-RingBuffer 用于存储 Uid 状态(是否可填充、是否可消费)
由于数组元素在内存中是连续分配的，可最大程度利用 CPU cache 以提升性能。但同时会带来「伪共享」FalseSharing 问题，为此在 Tail、Cursor 指针、Flag-RingBuffer 中采用了 CacheLine 补齐方式。
获取 id
会从 ringbuffer 中拿一个 id，支持并发获取
@Override public long getUID() { try { return ringBuffer.take(); } catch (Exception e) { LOGGER.error("Generate unique id exception. ", e); throw new UidGenerateException(e); } }
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RingBuffer 缓存已生成的 id
RingBuffer 为环形数组，默认容量为 sequence 可容纳的最大值（8192 个），可以通过 boostPower 参数设置大小。几个重要的数据结构，采用了 RingBuffer 的方式来缓存相关 UID 信息。
tail 指针、Cursor 指针用于环形数组上读写 slot：
Tail 指针
指向当前最后一个可用的 UID 位置：表示 Producer 生产的最大序号(此序号从 0 开始，持续递增)。Tail 不能超过 Cursor，即生产者不能覆盖未消费的 slot。当 Tail 已赶上 curosr，此时可通过 rejectedPutBufferHandler 指定 PutRejectPolicy
Cursor 指针
指向下一个获取 UID 的位置，其一定是小于 Tail：表示 Consumer 消费到的最小序号(序号序列与 Producer 序列相同)。Cursor 不能超过 Tail，即不能消费未生产的 slot。当 Cursor 已赶上 tail，此时可通过 rejectedTakeBufferHandler 指定 TakeRejectPolicy
Tail - Cursor 表示的是现在可用的 UID 数量，当可用 UID 数量小于一定阈值的时候会重新添加一批新的 UID 在 RingBuffer 中。
填充 id
因为 delta seconds 部分是以秒为单位的，所以 1 个 worker 1 秒内最多生成的 id 书为 8192 个（2 的 13 次方）。从上可知，支持的最大 qps 为 8192，所以通过缓存 id 来提高吞吐量。
为什么叫借助未来时间？
因为每秒最多生成 8192 个 id，当 1 秒获取 id 数多于 8192 时，RingBuffer 中的 id 很快消耗完毕，在填充 RingBuffer 时，生成的 id 的 delta seconds 部分只能使用未来的时间。（因为使用了未来的时间来生成 id，所以上面说的是，【最多】可支持约 8.7 年）
注意：这里的 RingBuffer 不是 Disruptor 框架中的 RingBuffer，但是借助了很多 Disruptor 中 RingBuffer 的设计思想，比如使用缓存行填充解决伪共享问题。
填充 RingBuffer
/** * Padding buffer fill the slots until to catch the cursor */ public void paddingBuffer() { LOGGER.info("Ready to padding buffer lastSecond:{}. {}", lastSecond.get(), ringBuffer);
// is still running if (!running.compareAndSet(false, true)) { LOGGER.info("Padding buffer is still running. {}", ringBuffer); return; }
// fill the rest slots until to catch the cursor boolean isFullRingBuffer = false; while (!isFullRingBuffer) { //获取生成的id，放到RingBuffer中。 List<Long> uidList = uidProvider.provide(lastSecond.incrementAndGet()); for (Long uid : uidList) { isFullRingBuffer = !ringBuffer.put(uid); if (isFullRingBuffer) { break; } } }
// not running now running.compareAndSet(true, false); LOGGER.info("End to padding buffer lastSecond:{}. {}", lastSecond.get(), ringBuffer); }
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生成 id（上面代码中的 uidProvider.provide 调用的就是这个方法)
/** * Get the UIDs in the same specified second under the max sequence * * @param currentSecond * @return UID list, size of {@link BitsAllocator#getMaxSequence()} + 1 */ protected List<Long> nextIdsForOneSecond(long currentSecond) { // Initialize result list size of (max sequence + 1) int listSize = (int) bitsAllocator.getMaxSequence() + 1; List<Long> uidList = new ArrayList<>(listSize);
// Allocate the first sequence of the second, the others can be calculated with the offset //这里的实现很取巧 //因为1秒内生成的id是连续的，所以利用第1个id来生成后面的id，而不用频繁调用snowflake算法 long firstSeqUid = bitsAllocator.allocate(currentSecond - epochSeconds, workerId, 0L); for (int offset = 0; offset < listSize; offset++) { uidList.add(firstSeqUid + offset); }
return uidList; }
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RingBuffer 的代码
public class RingBuffer { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RingBuffer.class);
/** Constants */ private static final int START_POINT = -1; private static final long CAN_PUT_FLAG = 0L; //用于标记当前slot的状态，表示可以put一个id进去 private static final long CAN_TAKE_FLAG = 1L; //用于标记当前slot的状态，表示可以take一个id public static final int DEFAULT_PADDING_PERCENT = 50; //用于控制何时填充slots的默认阈值：当剩余的可用的slot的个数，小于bufferSize的50%时，需要生成id将slots填满
/** The size of RingBuffer's slots, each slot hold a UID */ private final int bufferSize; //slots的大小，默认为sequence可容量的最大值，即8192个 private final long indexMask; private final long[] slots; //slots用于缓存已经生成的id private final PaddedAtomicLong[] flags; //flags用于存储id的状态(是否可填充、是否可消费)
/** Tail: last position sequence to produce */ //Tail指针 //表示Producer生产的最大序号(此序号从0开始，持续递增)。Tail不能超过Cursor，即生产者不能覆盖未消费的slot。当Tail已赶上curosr，此时可通过rejectedPutBufferHandler指定PutRejectPolicy private final AtomicLong tail = new PaddedAtomicLong(START_POINT); //
/** Cursor: current position sequence to consume */ //表示Consumer消费到的最小序号(序号序列与Producer序列相同)。Cursor不能超过Tail，即不能消费未生产的slot。当Cursor已赶上tail，此时可通过rejectedTakeBufferHandler指定TakeRejectPolicy private final AtomicLong cursor = new PaddedAtomicLong(START_POINT);
/** Threshold for trigger padding buffer*/ private final int paddingThreshold; //用于控制何时填充slots的阈值 /** Reject put/take buffer handle policy */ //当slots满了，无法继续put时的处理策略。默认实现：无法进行put，仅记录日志 private RejectedPutBufferHandler rejectedPutHandler = this::discardPutBuffer; //当slots空了，无法继续take时的处理策略。默认实现：仅抛出异常 private RejectedTakeBufferHandler rejectedTakeHandler = this::exceptionRejectedTakeBuffer; /** Executor of padding buffer */ //用于运行【生成id将slots填满】任务 private BufferPaddingExecutor bufferPaddingExecutor;
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代码层面的优化
代码中通过字节的填充，来避免伪共享的产生。
多核处理器处理相互独立的变量时，一旦这些变量处于同一个缓存行，不同变量的操作均会造成这一个缓存行失效，影响缓存的实际效果，造成很大的缓存失效的性能问题。下面图中线程处理不同的两个变量，但这两个变量的修改都会造成整个整个缓存行的失效，导致无效的加载、失效，出现了伪共享的问题
RingBuffer 中通过定义一个 PaddedAtomicLong 来独占一个缓存行，代码中的实现填充可能需要根据具体的执行系统做一些调整，保证其独占一个缓存行即可。
take 先关 id 的源码
下面我们来看下如何获取相关的 UID
public long take() { // spin get next available cursor long currentCursor = cursor.get(); long nextCursor = cursor.updateAndGet(old -> old == tail.get() ? old : old + 1);
// check for safety consideration, it never occurs Assert.isTrue(nextCursor >= currentCursor, "Curosr can't move back");
// trigger padding in an async-mode if reach the threshold long currentTail = tail.get(); if (currentTail - nextCursor < paddingThreshold) { LOGGER.info("Reach the padding threshold:{}. tail:{}, cursor:{}, rest:{}", paddingThreshold, currentTail, nextCursor, currentTail - nextCursor); bufferPaddingExecutor.asyncPadding(); }
// cursor catch the tail, means that there is no more available UID to take if (nextCursor == currentCursor) { rejectedTakeHandler.rejectTakeBuffer(this); }
// 1. check next slot flag is CAN_TAKE_FLAG int nextCursorIndex = calSlotIndex(nextCursor); Assert.isTrue(flags[nextCursorIndex].get() == CAN_TAKE_FLAG, "Curosr not in can take status");
// 2. get UID from next slot // 3. set next slot flag as CAN_PUT_FLAG. long uid = slots[nextCursorIndex]; flags[nextCursorIndex].set(CAN_PUT_FLAG);
// Note that: Step 2,3 can not swap. If we set flag before get value of slot, the producer may overwrite the // slot with a new UID, and this may cause the consumer take the UID twice after walk a round the ring return uid; }
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通过 AtomicLong.updateAndGet 来避免对整个方法进行加锁，获取一个可以访问的 UID 的游标值，根据这个下标获取 slots 中相关的 uid 直接返回缓存中可用的 uid(Tail - Cursor)小于一定阈值的时候，需要启动另外一个线程来生成一批 UIDUID 的生成
public synchronized boolean put(long uid) {long currentTail = tail.get();long currentCursor = cursor.get();
// tail catches the cursor, means that you can't put any cause of RingBuffer is full long distance = currentTail - (currentCursor == START_POINT ? 0 : currentCursor); if (distance == bufferSize - 1) { rejectedPutHandler.rejectPutBuffer(this, uid); return false; }
// 1. pre-check whether the flag is CAN_PUT_FLAG int nextTailIndex = calSlotIndex(currentTail + 1); if (flags[nextTailIndex].get() != CAN_PUT_FLAG) { rejectedPutHandler.rejectPutBuffer(this, uid); return false; }
// 2. put UID in the next slot // 3. update next slot' flag to CAN_TAKE_FLAG // 4. publish tail with sequence increase by one slots[nextTailIndex] = uid; flags[nextTailIndex].set(CAN_TAKE_FLAG); tail.incrementAndGet();
// The atomicity of operations above, guarantees by 'synchronized'. In another word, // the take operation can't consume the UID we just put, until the tail is published(tail.incrementAndGet()) return true;}
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获取 Tail 的下标值，如果缓存区满的话直接调用 RejectedPutHandler.rejectPutBuffer 方法未满的话将 UID 放置在 slots 数组相应的位置上，同时将 Flags 数组相应的位置改为 CAN_TAKE_FLAGCachedUidGenerator 通过缓存的方式预先生成一批 UID 列表，可以解决 UID 获取时候的耗时，但这种方式也有不好点，一方面需要耗费内存来缓存这部分数据，另外如果访问量不大的情况下，提前生成的 UID 中的时间戳可能是很早之前的，DefaultUidGenerator 应该在大部分的场景中就可以满足相关的需求了。
填充缓存行解决“伪共享”
关于伪共享，可以参考这篇文章《伪共享（false sharing），并发编程无声的性能杀手》
//数组在物理上是连续存储的，flags数组用来保存id的状态（是否可消费、是否可填充），在填入id和消费id时，会被频繁的修改。 //如果不进行缓存行填充，会导致频繁的缓存行失效，直接从内存中读数据。 private final PaddedAtomicLong[] flags;
//tail和cursor都使用缓存行填充，是为了避免tail和cursor落到同一个缓存行上。 /** Tail: last position sequence to produce */ private final AtomicLong tail = new PaddedAtomicLong(START_POINT);
/** Cursor: current position sequence to consume */ private final AtomicLong cursor = new PaddedAtomicLong(START_POINT)
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PaddedAtomicLong 的设计
/** * Represents a padded {@link AtomicLong} to prevent the FalseSharing problem<p> * * The CPU cache line commonly be 64 bytes, here is a sample of cache line after padding:<br> * 64 bytes = 8 bytes (object reference) + 6 * 8 bytes (padded long) + 8 bytes (a long value) * @author yutianbao */public class PaddedAtomicLong extends AtomicLong { private static final long serialVersionUID = -3415778863941386253L;
/** Padded 6 long (48 bytes) */ public volatile long p1, p2, p3, p4, p5, p6 = 7L;
/** * Constructors from {@link AtomicLong} */ public PaddedAtomicLong() { super(); }
public PaddedAtomicLong(long initialValue) { super(initialValue); }
/** * To prevent GC optimizations for cleaning unused padded references */ public long sumPaddingToPreventOptimization() { return p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6; }
}
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Spring Boot 工程集成全局唯一 ID 生成器 UidGenerator
基础工程创建
官网集成文档
创建数据表
执行如下 SQL
DROP TABLE IF EXISTS WORKER_NODE;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;
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在使用的数据库中创建表 WORKER_NODE。(如果数据库版本较低,需要将 TIMESTAMP 类型换成 datetime(3)，一劳永逸的做法就是直接将 TIMESTAMP 换成 datetime(3))
引入 Maven 依赖
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <!--for Mysql--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> <version>8.0.12</version> </dependency> <!-- druid --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.9</version> </dependency> <!--必须放在最后--> <dependency> <groupId>com.baidu.fsg</groupId> <artifactId>uid-generator</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> </dependency></dependencies>
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互联网 jar 包引入(本文用的是此方式)
在 maven 仓库只找到了一个 jar 包。
<dependency> <groupId>com.xfvape.uid</groupId> <artifactId>uid-generator</artifactId> <version>0.0.4-RELEASE</version></dependency>
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排除冲突的依赖
uid-generator 中依赖了 logback 和 mybatis。一般在项目搭建过程中，springboot 中已经有了 logback 依赖，mybatis 会作为单独的依赖引入。如果版本和 uid-generator 中的依赖不一致的话，就会导致冲突。为了防止出现这些问题，直接排除一劳永逸。
<dependency> <groupId>com.baidu.fsg</groupId> <artifactId>uid-generator</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>*</artifactId> </exclusion> </exclusions></dependency>
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排除冲突的依赖如下：(使用本地项目引入的方式也需要排除以下依赖)
<dependency> <groupId>com.xfvape.uid</groupId> <artifactId>uid-generator</artifactId> <version>0.0.4-RELEASE</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>*</artifactId> </exclusion> </exclusions></dependency>
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我这里用的是 mybatis-plus，mybatis-plus 官方要求的是，如果要使用 mybatis-plus，就不能再单独引入 mybatis 了，所以我这里也是必须排除 mybatis 的。
配置 SpringBoot 核心配置
修改配置文件 application.properties（注意 MySQL 地址、数据库名称账户等于之前建表的保持一致）
server.port=9999spring.datasource.url=jdbc:mysql://*.*.*.*:3306/baiduUidGenerator?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=falsespring.datasource.username=rootspring.datasource.password=*spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Drivermybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xmlmybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
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@MapperScan 的 dao 层接口扫描：
@MapperScan({"com.xxx.xx.dao"})
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核心对象装配为 spring 的 bean。
uid-generator 提供了两种生成器: DefaultUidGenerator、CachedUidGenerator。
如对 UID 生成性能有要求, 请使用 CachedUidGenerator。这里装配 CachedUidGenerator，DefaultUidGenerator 装配方式是一样的。
自定义 DisposableWorkerIdAssigner
将源码 DisposableWorkerIdAssigner 类加入到自己的项目中，并将其中的 mapper 方法修改成自己项目中的方法与启动类同级目录新建 DisposableWorkerIdAssigner 内容如下
/** * Represents an implementation of {@link WorkerIdAssigner}, * the worker id will be discarded after assigned to the UidGenerator * * @author yutianbao */public class DisposableWorkerIdAssigner implements WorkerIdAssigner { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DisposableWorkerIdAssigner.class);
@Autowired private WorkerNodeMapper workerNodeMapper;
/** * Assign worker id base on database.<p> * If there is host name & port in the environment, we considered that the node runs in Docker container<br> * Otherwise, the node runs on an actual machine. * * @return assigned worker id */ @Override @Transactional public long assignWorkerId() { // build worker node entity WorkerNodeEntity workerNodeEntity = buildWorkerNode();
// add worker node for new (ignore the same IP + PORT) workerNodeMapper.addWorkerNode(workerNodeEntity); LOGGER.info("Add worker node:" + workerNodeEntity);
return workerNodeEntity.getId(); }
/** * Build worker node entity by IP and PORT */ private WorkerNodeEntity buildWorkerNode() { WorkerNodeEntity workerNodeEntity = new WorkerNodeEntity(); if (DockerUtils.isDocker()) { workerNodeEntity.setType(WorkerNodeType.CONTAINER.value()); workerNodeEntity.setHostName(DockerUtils.getDockerHost()); workerNodeEntity.setPort(DockerUtils.getDockerPort()); } else { workerNodeEntity.setType(WorkerNodeType.ACTUAL.value()); workerNodeEntity.setHostName(NetUtils.getLocalAddress()); workerNodeEntity.setPort(System.currentTimeMillis() + "-" + RandomUtils.nextInt(100000)); } return workerNodeEntity; }}
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/** * <p> 百度 Uid-Generator配置 * @author zepal * */@Configurationpublic class UidGeneratorConfig {
@Bean("disposableWorkerIdAssigner")public DisposableWorkerIdAssigner disposableWorkerIdAssigner(){ DisposableWorkerIdAssigner disposableWorkerIdAssigner = new DisposableWorkerIdAssigner(); return disposableWorkerIdAssigner;}
@Bean("cachedUidGenerator") public CachedUidGenerator initCachedUidGenerator(WorkerIdAssigner workerIdAssigner) { CachedUidGenerator cachedUidGenerator = new CachedUidGenerator(); cachedUidGenerator.setWorkerIdAssigner(workerIdAssigner); // 属性参考链接 https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md // 以下为可选配置, 如未指定将采用默认值 // cachedUidGenerator.setTimeBits(28); // cachedUidGenerator.setWorkerBits(22); // cachedUidGenerator.setSeqBits(13); // cachedUidGenerator.setEpochStr("2016-09-20"); cachedUidGenerator.setBoostPower(3); cachedUidGenerator.setPaddingFactor(50); 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) // 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) return cachedUidGenerator; }}
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详细配置信息控制
/** * disposableWorkerIdAssigner的入参对象类型最好使用 WorkerIdAssigner， * 否则其他地方引入CGLib动态代理的时候可能会导致代理混用的问题 * * @param disposableWorkerIdAssigner * @return */ @Bean public DefaultUidGenerator defaultUidGenerator(WorkerIdAssigner disposableWorkerIdAssigner) { DefaultUidGenerator defaultUidGenerator = new DefaultUidGenerator(); defaultUidGenerator.setWorkerIdAssigner(disposableWorkerIdAssigner); /** * 关于UID比特分配的建议： * 对于并发数要求不高、期望长期使用的应用, 可增加timeBits位数, 减少seqBits位数. * 例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为12次/天, 那么配置成： * {"workerBits":23,"timeBits":31,"seqBits":9}时, 可支持28个节点以整体并发量14400 UID/s的速度持续运行68年. * * 对于节点重启频率频繁、期望长期使用的应用, 可增加workerBits和timeBits位数, 减少seqBits位数. * 例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为24*12次/天, 那么配置成： * {"workerBits":27,"timeBits":30,"seqBits":6}时, 可支持37个节点以整体并发量2400 UID/s的速度持续运行34年. */ //以下为可选配置, 如未指定将采用默认值 defaultUidGenerator.setTimeBits(32); // 机器id，最多可支持2^22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。 defaultUidGenerator.setWorkerBits(22); // 每秒下的并发序列，9 bits可支持每台服务器每秒512个并发。 defaultUidGenerator.setSeqBits(9); defaultUidGenerator.setEpochStr("2020-01-01");
return defaultUidGenerator; } /** * disposableWorkerIdAssigner的入参对象类型最好使用 WorkerIdAssigner， * 否则其他地方引入CGLib动态代理的时候可能会导致代理混用的问题 * * @param disposableWorkerIdAssigner * @return */ @Bean public CachedUidGenerator cachedUidGenerator(WorkerIdAssigner disposableWorkerIdAssigner) { CachedUidGenerator cachedUidGenerator = new CachedUidGenerator(); cachedUidGenerator.setWorkerIdAssigner(disposableWorkerIdAssigner); /** * 关于UID比特分配的建议： * 对于并发数要求不高、期望长期使用的应用, 可增加timeBits位数, 减少seqBits位数. * 例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为12次/天, 那么配置成： * {"workerBits":23,"timeBits":31,"seqBits":9}时, 可支持28个节点以整体并发量14400 UID/s的速度持续运行68年. * * 对于节点重启频率频繁、期望长期使用的应用, 可增加workerBits和timeBits位数, 减少seqBits位数. * 例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为24*12次/天, 那么配置成： * {"workerBits":27,"timeBits":30,"seqBits":6}时, 可支持37个节点以整体并发量2400 UID/s的速度持续运行34年. */ //以下为可选配置, 如未指定将采用默认值 cachedUidGenerator.setTimeBits(32); // 机器id，最多可支持2^22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。 cachedUidGenerator.setWorkerBits(22); // 每秒下的并发序列，9 bits可支持每台服务器每秒512个并发。 cachedUidGenerator.setSeqBits(9); cachedUidGenerator.setEpochStr("2020-01-01");
//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; }
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mapper 服务接口
与启动类同级目录新建 WorkerNodeMapper 内容如下
@Repositorypublic interface WorkerNodeMapper { /** * Get {@link WorkerNodeEntity} by node host * * @param host * @param port * @return */ WorkerNodeEntity getWorkerNodeByHostPort(@Param("host") String host, @Param("port") String port);
/** * Add {@link WorkerNodeEntity} * * @param workerNodeEntity */ void addWorkerNode(WorkerNodeEntity workerNodeEntity);}
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WorkerNodeMapper
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="org.zxp.uidgeneratortest.WorkerNodeMapper"> <resultMap id="workerNodeRes" type="com.baidu.fsg.uid.worker.entity.WorkerNodeEntity"> <id column="ID" jdbcType="BIGINT" property="id"/> <result column="HOST_NAME" jdbcType="VARCHAR" property="hostName"/> <result column="PORT" jdbcType="VARCHAR" property="port"/> <result column="TYPE" jdbcType="INTEGER" property="type"/> <result column="LAUNCH_DATE" jdbcType="DATE" property="launchDate"/> <result column="MODIFIED" jdbcType="TIMESTAMP" property="modified"/> <result column="CREATED" jdbcType="TIMESTAMP" property="created"/> </resultMap>
<insert id="addWorkerNode" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id" parameterType="com.baidu.fsg.uid.worker.entity.WorkerNodeEntity"> INSERT INTO WORKER_NODE (HOST_NAME, PORT, TYPE, LAUNCH_DATE, MODIFIED, CREATED) VALUES ( #{hostName}, #{port}, #{type}, #{launchDate}, NOW(), NOW()) </insert>
<select id="getWorkerNodeByHostPort" resultMap="workerNodeRes"> SELECT ID, HOST_NAME, PORT, TYPE, LAUNCH_DATE, MODIFIED, CREATED FROM WORKER_NODE WHERE HOST_NAME = #{host} AND PORT = #{port} </select></mapper>
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创建 UidGenService 逻辑类
@Servicepublic class UidGenService { @Resource private UidGenerator uidGenerator; public long getUid() { return uidGenerator.getUID(); }}
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参考资料
一个Java对象到底占用多大内存？
写Java也得了解CPU--伪共享https://www.cnblogs.com/techyc/p/3625701.html
https://www.jianshu.com/p/947bff7be2da
https://blog.csdn.net/qq_43578870/article/details/105495740
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