分布式ID系列(4)——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗
首先是项目地址:
https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator
关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令:
https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.html
https://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html
讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用java语言来讲解:
这里的分布式id我们分成3部分组成:毫秒级时间,redis集群的第多少个节点,每一个redis节点在每一毫秒的自增序列值
然后因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111,这里呢,我们分出来41位作为毫秒,然后12位作为redis节点的数量,然后10位做成redis节点在每一毫秒的自增序列值
41位的二进制11111111111111111111111111111111111111111转换成10进制的毫秒就是2199023255551,然后我们把 2199023255551转换成时间就是2039-09-07,也就是说可以用20年的
然后12位作为redis节点,所以最多就是12位的111111111111,也就是最多可以支持4095个redis节点,
然后10位的redis每一个节点自增序列值,,这里最多就是10位的1111111111,也就是说每一个redis节点可以每一毫秒可以最多生成1023个不重复id值
然后我们使用java代码来讲解这个原理,下面的1565165536640L是一个毫秒值,然后我们的的redis节点设置成53,然后我们设置了两个不同的自增序列值,分别是1和1023,下面的结果展示的就是在1565165536640L这一毫秒里面,53号redis节点生成了两个不同的分布式id值
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
long buildId = buildId(1565165536640L, 53, 1);
System.out.println("分布式id是:"+buildId);
long buildIdLast = buildId(1565165536640L, 53, 1023);
System.out.println("分布式id是:"+buildIdLast);
}
public static long buildId(long miliSecond, long shardId, long seq) {
return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
long buildId = buildId(1565165536640L, 53, 1);
System.out.println("分布式id是:"+buildId);
long buildIdLast = buildId(1565165536640L, 53, 1023);
System.out.println("分布式id是:"+buildIdLast);
}
public static long buildId(long miliSecond, long shardId, long seq) {
return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
}
结果如下所示
分布式id是:6564780070991352833
分布式id是:6564780070991353855
那么有人要说了,你这也不符合分布式id的设置啊,完全没有可读性啊,这里我们可以使用下面的方式来获取这个分布式id的生成毫秒时间值,
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
long buildId = buildId(1565165536640L, 53, 1);
parseId(buildId);
long buildIdLast = buildId(1565165536640L, 53, 1023);
parseId(buildIdLast);
}
public static long buildId(long miliSecond, long shardId, long seq) {
return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
public static void parseId(long id) {
long miliSecond = id >>> 22;
long shardId = (id & (0xFFF << 10)) >> 10;
System.err.println("分布式id-"+id+"生成的时间是:"+new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date(miliSecond)));
System.err.println("分布式id-"+id+"在第"+shardId+"号redis节点生成");
}
}
这样不就ok了,哈哈。
分布式id-6564780070991352833生成的时间是:2019-08-07
分布式id-6564780070991352833在第53号redis节点生成
分布式id-6564780070991353855生成的时间是:2019-08-07
分布式id-6564780070991353855在第53号redis节点生成
实现集群版的redis的分布式id创建
此时我的分布式redis集群的端口分别是6380,6381
首先是生成Evalsha命令安全sha1 校验码,生成过程如下,
首先是生成6380端口对应的安全sha1 校验码,首先进入到redis的bin目录里面,然后执行下面的命令下载lua脚本
wget https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator/blob/master/redis-script-node1.lua
然后执行下面的命令,生成6380端口对应的安全sha1 校验码,此时看到是be6d4e21e9113bf8af47ce72f3da18e00580d402
./redis-cli -p 6380 script load "$(cat redis-script-node1.lua)"
首先是生成6381端口对应的安全sha1 校验码,首先进入到redis的bin目录里面,然后执行下面的命令下载lua脚本
wget https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator/blob/master/redis-script-node2.lua
然后执行下面的命令,生成6381端口对应的安全sha1 校验码,此时看到是97f65601d0aaf1a0574da69b1ff3092969c4310e
./redis-cli -p 6381 script load "$(cat redis-script-node2.lua)"
然后我们就使用上面的sha1 校验码和下面的代码来生成分布式id
项目图片如下
IdGenerator类的代码如下所示
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException;
public class IdGenerator {
/**
* JedisPool, luaSha
*/
List<Pair<JedisPool, String>> jedisPoolList;
int retryTimes;
int index = 0;
private IdGenerator(List<Pair<JedisPool, String>> jedisPoolList,
int retryTimes) {
this.jedisPoolList = jedisPoolList;
this.retryTimes = retryTimes;
}
static public IdGeneratorBuilder builder() {
return new IdGeneratorBuilder();
}
static class IdGeneratorBuilder {
List<Pair<JedisPool, String>> jedisPoolList = new ArrayList();
int retryTimes = 5;
public IdGeneratorBuilder addHost(String host, int port, String luaSha) {
jedisPoolList.add(Pair.of(new JedisPool(host, port), luaSha));
return this;
}
public IdGenerator build() {
return new IdGenerator(jedisPoolList, retryTimes);
}
}
public long next(String tab) {
for (int i = 0; i < retryTimes; ++i) {
Long id = innerNext(tab);
if (id != null) {
return id;
}
}
throw new RuntimeException("Can not generate id!");
}
Long innerNext(String tab) {
index++;
int i = index % jedisPoolList.size();
Pair<JedisPool, String> pair = jedisPoolList.get(i);
JedisPool jedisPool = pair.getLeft();
String luaSha = pair.getRight();
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
List<Long> result = (List<Long>) jedis.evalsha(luaSha, 2, tab, ""
+ i);
long id = buildId(result.get(0), result.get(1), result.get(2),
result.get(3));
return id;
} catch (JedisConnectionException e) {
if (jedis != null) {
jedisPool.returnBrokenResource(jedis);
}
} finally {
if (jedis != null) {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}
return null;
}
public static long buildId(long second, long microSecond, long shardId,
long seq) {
long miliSecond = (second * 1000 + microSecond / 1000);
return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
public static List<Long> parseId(long id) {
long miliSecond = id >>> 22;
long shardId = (id & (0xFFF << 10)) >> 10;
List<Long> re = new ArrayList<Long>(4);
re.add(miliSecond);
re.add(shardId);
return re;
}
}
Example的代码如下所示,下面的while循环的目的就是为了打印多个分布式id,下面的tab变量就是evalsha命令里面的参数,可以根据自己的需求来定义
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.List;
public class Example {
public static void main(String[] args) {
String tab = "这个就是evalsha命令里面的参数,随便定义";
IdGenerator idGenerator = IdGenerator.builder()
.addHost("47.91.248.236", 6380, "be6d4e21e9113bf8af47ce72f3da18e00580d402")
.addHost("47.91.248.236", 6381, "97f65601d0aaf1a0574da69b1ff3092969c4310e")
.build();
int hello = 0;
while (hello<3){
long id = idGenerator.next(tab);
System.out.println("分布式id值:" + id);
List<Long> result = IdGenerator.parseId(id);
System.out.println("分布式id生成的时间是:" + new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date(result.get(0))) );
System.out.println("redis节点:" + result.get(1));
hello++;
}
}
}
此时打印结果如下所示
分布式id值:6564819854640022531
分布式id生成的时间是:2019-08-07
redis节点:1
分布式id值:6564819855189475330
分布式id生成的时间是:2019-08-07
redis节点:0
分布式id值:6564819855361442819
分布式id生成的时间是:2019-08-07
redis节点:1
到这里redis集群版的分布式id就算搞定了,完美؏؏☝ᖗ乛◡乛ᖘ☝؏؏
Redis集群实现的分布式id是否适合做分布式id呢?
我觉得Redis集群实现分布式ID是可以供我们开发中的基本使用的,但是我还是觉得它有下面的两个问题:
1:这里我们可以给上一篇的数据库自增ID机制进行对比,其实Redis集群可以说是解决了数据库集群创建分布式ID的性能问题,但是Redis集群系统水平扩展还是比较困难,如果以后想对Redis集群增加Redis节点的话,还是会和数据库集群的节点扩展一样麻烦。
2:还有就是如果你的项目里面没有使用Redis,那么你就要引入新的组件,这也是一个比较麻烦的问题。
其他分布式ID系列快捷键:
分布式ID系列(1)——为什么需要分布式ID以及分布式ID的业务需求
分布式ID系列(2)——UUID适合做分布式ID吗
分布式ID系列(3)——数据库自增ID机制适合做分布式ID吗
分布式ID系列(4)——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗
分布式ID系列(5)——Twitter的雪法算法Snowflake适合做分布式ID吗
分布式ID系列(4)——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗的更多相关文章
- k8s 集群管理和微服务 适合做啥
k8s 集群管理和微服务 适合做啥 都知道k8s是集群 适合微服务 有很多教程 但你可以先了解他能干啥 traefix 是负载均衡工具 k8s 适合部署无状态依赖的微服务 可以按需求开启多个微服务 管 ...
- 深入剖析Redis系列: Redis集群模式搭建与原理详解
前言 在 Redis 3.0 之前,使用 哨兵(sentinel)机制来监控各个节点之间的状态.Redis Cluster 是 Redis 的 分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 ...
- 三分钟快速搭建分布式高可用的Redis集群
这里的Redis集群指的是Redis Cluster,它是Redis在3.0版本正式推出的专用集群方案,有效地解决了Redis分布式方面的需求.当单机内存.并发.流量等遇到瓶颈的时候,可以采用这种Re ...
- Redis系列九 Redis集群
1. redis-cluster架构图 redis-cluster投票:容错 架构细节 ①所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽. ②节点的fai ...
- Centos7 minimal 系列之Redis集群搭建(六)
一.redis安装 借鉴上篇博客:http://www.cnblogs.com/WJ--NET/p/8176071.html 二.集群搭建 2.1.创建文件夹 mkdir redis_cluster ...
- Redis集群入门
官方文章: https://redis.io/topics/cluster-tutorial#redis-cluster-configuration-parameters 本文永久地址: https: ...
- Dubbo入门到精通学习笔记(十五):Redis集群的安装(Redis3+CentOS)、Redis集群的高可用测试(含Jedis客户端的使用)、Redis集群的扩展测试
文章目录 Redis集群的安装(Redis3+CentOS) 参考文档 Redis 集群介绍.特性.规范等(可看提供的参考文档+视频解说) Redis 集群的安装(Redis3.0.3 + CentO ...
- redis系列--深入哨兵集群
一.前言 在之前的系列文章中介绍了redis的入门.持久化以及复制功能,如果不了解请移步至redis系列进行阅读,当然我也是抱着学习的知识分享,如果有什么问题欢迎指正,也欢迎大家转载.而本次将介绍哨兵 ...
- Ubuntu16.04.1上搭建分布式的Redis集群
为什么要集群: 通常为了,提高网站的响应速度,总是把一些经常用到的数据放到内存中,而不是放到数据库中,Redis是一个很好的Cache工具,当然了还有Memcached,这里只讲Redis.在我们的电 ...
随机推荐
- 深入理解Java的switch...case...语句
switch...case...中条件表达式的演进 最早时,只支持int.char.byte.short这样的整型的基本类型或对应的包装类型Integer.Character.Byte.Short常量 ...
- 嵊州D1T3 睡美人航班
嵊州D1T3 睡美人航班 不知不觉中,我对她的爱意已经达到了 n. 是这样子的,第 1 分钟,我对她的爱意值是 (1, 1). 假如当第 x 分钟时我对她的爱意值是 (a, b),那么第 x + 1 ...
- Java 垃圾收集总结
概述 垃圾收集(Garbage Collection,GC),它不是Java语言的伴生产物,它的历史比Java还要久远. 人们主要思考GC需要完成的3件事情: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何 ...
- 十代雅阁广东车友群,雅阁广州车友群,深圳雅阁车友群,雅阁微信群、雅阁车友群、十代雅阁交流微信QQ群
最近一直在关注第十代雅阁,不论是普通汽油版本还是油电混动版本都很不错,在网上看到很多评测文章和视频 后续都会整理发布到微信群中. 由于论坛发帖,博客发文都不是很方便,为了及时沟通,先创建了微信群,方便 ...
- Maven(三)使用 IDEA 创建一个 Maven 项目
利用 IDEA 创建一个 Maven 项目 创建 Maven 项目 选择 File --> New --> Project 选中 Maven 填写项目信息 选择工作空间 目录结构 ├─sr ...
- YuniKorn 介绍
一.YuniKorn 简介 YuniKorn 是一种轻量级的通用资源调度程序,适用于容器编排系统.它的创建是为了一方面在大规模,多租户环境中有效地实现各种工作负载的细粒度资源共享,另一方面可以动态地创 ...
- 作为前端程序员的她凭什么成为Judy团队第一位助教?
Judy团队第一位助教-俊英子:正直,阳光,向上,自律,优秀的女孩,当然这些词语还是无法描述出她的优秀 英子,我们第一次的时候,2月25号,下午16:26分,她突然发了一段长的文字我. 她说她一直在读 ...
- Error:(949) Multiple substitutions specified in non-positional format; Android格式化string.xml
string.xml问题代码 <string name="msg">书名:%s\n价格:%d</string> 异常信息 Error:(949) Multi ...
- DataNode的工作机制
DataNode的工作机制 一个数据块在DataNode以文件的形式在磁盘上保存,分为两个文件,一个是数据本身, 一个是元数据信息(包括数据的长度,校验和,时间戳) 1.DataNode启动后,向Na ...
- Spark-windows安装
Spark 目的:达到能在pycharm中测试 1.安装必要的文件: JDK AnaConda spark hadoop jdk测试:java -version Anaconda测试: 打开Anaco ...