推荐开源项目：idworker - 分布式ID生成器

于 2024-03-28 09:44:36 发布
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推荐开源项目：idworker - 分布式ID生成器

idworkeridworker 是一个基于zookeeper和snowflake算法的分布式ID生成工具，通过zookeeper自动注册机器（最多1024台），无需手动指定workerId和datacenterId项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/id/idworker

项目简介

是一个高性能、分布式、唯一且无碰撞的ID生成系统。它基于Twitter的Snowflake算法进行了优化和扩展，旨在为大数据环境下的应用提供稳定、可靠的身份标识服务。

技术分析

1. Snowflake算法的改进

  • 时间戳：idworker采用毫秒级的时间戳，能够在微秒级别的精度下生成ID，这在高并发环境下非常有用。

  • 工作机器ID：原Snowflake算法分配了5位给工作节点，idworker将其增加到了6位，可以支持更多的工作节点（最多64个）。

  • 序列号：保留了原算法中的12位序列号，保证在同一毫秒内每个节点可以生成4096个不同的ID。

2. 分布式一致性

通过分布式锁实现各节点间的协调，确保同一时刻只有一个节点能够生成新的ID，避免了ID冲突。

3. 灵活性与扩展性

idworker提供了Java和Go两种语言版本，易于集成到各类项目中。同时，设计上考虑了水平扩展性，随着业务增长，可以轻松添加新的工作节点。

应用场景

  • 数据库主键：为数据库记录生成全局唯一的ID。

  • 订单号生成：电商等需要大量生成唯一标识的服务。

  • 用户ID：社交网络或登录系统中创建用户的唯一ID。

  • 物联网设备标识：给设备分配唯一的身份标识。

项目特点

  • 高性能：毫秒级别生成ID，适合高并发场景。

  • 唯一性：保证全网范围内ID的唯一性，无碰撞风险。

  • 可伸缩：随着业务发展，可以通过增加工作节点扩展容量。

  • 简单易用：提供清晰的API接口，易于集成至现有系统。

结论

对于需要处理大量唯一标识的开发者来说，idworker是一个值得尝试的解决方案。其稳定、高效的设计以及良好的扩展性，使得它能在多种应用场景下表现出色。如果你正在寻找一个可靠的分布式ID生成器，不妨试试idworker，相信会给你的项目带来不小的便利。

idworkeridworker 是一个基于zookeeper和snowflake算法的分布式ID生成工具，通过zookeeper自动注册机器（最多1024台），无需手动指定workerId和datacenterId项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/id/idworker

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

idwork工具类
qq_38941333的博客
12-14 6609
idwork工具类 /** 名称：IdWorker.java 描述：分布式自增长ID Twitter的 Snowflake　JAVA实现方案 核心代码为其IdWorker这个类实现，其原理结构如下，我分别用一个0表示一位，用—分割开部分的作用： 1||0—0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 — 00000 —0...
分布式系统架构设计原理与实战：如何设计分布式ID生成器
最新发布
AI天才研究院
02-24 635
分布式系统是指由多个自治的计算机节点组成，这些节点通过网络相互连接，协同完成复杂任务的系统。分布式系统具有很多优点，例如可扩展性、高可用性等等。然而，分布式系统也存在一些问题，其中一个重要的问题就是如何在分布式系统中生成唯一的ID，这在实际应用中非常关键。在分布式系统中，ID是对象的唯一标识，例如在微服务架构中，每个请求都会生成一个唯一的ID，用于标识该请求。当请求被分发到不同的服务器时，每个服务器都需要生成一个唯一的ID，否则就会导致ID重复。
附加：基于【雪花算法】，创建IdWorker工具类，以生成全局唯一ID；
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07-01 1151
基于【雪花算法】，创建IdWorker工具类，以生成全局唯一ID；
IdWorker.java
09-29
Twitter的雪花算法SnowFlake，使用Java代码实现。 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。
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IdWorker分布式ID生成器
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自增主键 比不是自增随机的方式占用更小的内存 因为存储结构是B+树，自增是依次填满叶子节点的，随机插入会产生很多不满的节点，也就是相同的数据量会产生更多的节点，且节点分裂会造成插入消耗了更多的IO次数，消耗了性能。 ，每个节点都是占一页的 好处：唯一，递增，简短 坏处：分表分库不适合，存在安全漏洞，可以推测记录条数，暴露了数敏感信息 uuid：根据本机mac地址和时间戳生成的，坏处，不是自增的，太长 SnowFlake 算法（雪花算法） snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个
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04-01 1289
分布式ID生成解决方案 ​ 对于互联网应用,某个表可能会占用很大的存储空间,比如电商项目中的订单表,而且在项目部署时,我们会用到数据库分片,把一个数据库进行拆分,通过数据库中间件进行连接,这样的话如果采用数据自增,可能产生重复的ID. ​ 因此,分布式ID生成解决方案应运而生: UUID(缺点,太长,无法排序) 优点： 简单，代码方便。 生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。 全球唯一...
分布式ID生成工具类-雪花算法
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Java 数据库主键生成类 IdWorker
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高并发分布式系统中生成全局唯一Id汇总 数据在分片时，典型的是分库分表，就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题，但是生成的ID通常要满足分片的一些要求： 1 不能有单点故障。 2 以时间为序，或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引，二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。 4 不要太长，最好64bit。使用long比较好操作，如果是96bit，那就要各种移位相当的不方便，还有可能有些组件不能支持这么大的ID。 一 twitter twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。 1 41位的时间序列（精确到毫秒，41位的长度可以使用69年） 2 10位的机器标识（10位的长度最多支持部署1024个节点） 3 12位的计数顺序号（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号） 最高位是符号位，始终为0。 优点：高性能，低延迟；独立的应用；按时间有序。 缺点：需要独立的开发和部署。 原理 java 实现代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 public class IdWorker { private final long workerId; private final static long twepoch = 1288834974657L; private long sequence = 0L; private final static long workerIdBits = 4L; public final static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; private final static long sequenceBits = 10L; private final static long workerIdShift = sequenceBits; private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; public final static long sequenceMask = -1L ^ -1L < this.maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format( "worker Id can't be greater than %d or less than 0", this.maxWorkerId)); } this.workerId = workerId; } public synchronized long nextId() { long timestamp = this.timeGen(); if (this.lastTimestamp == timestamp) { this.sequence = (this.sequence + 1) & this.sequenceMask; if (this.sequence == 0) { System.out.println("###########" + sequenceMask); timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp); } } else { this.sequence = 0; } if (timestamp < this.lastTimestamp) { try { throw new Exception( String.format( "Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", this.lastTimestamp - timestamp)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } this.lastTimestamp = timestamp; long nextId = ((timestamp - twepoch << timestampLeftShift)) | (this.workerId << this.workerIdShift) | (this.sequence); System.out.println("timestamp:" + timestamp + ",timestampLeftShift:" + timestampLeftShift + ",nextId:" + nextId + ",workerId:" + workerId + ",sequence:" + sequence); return nextId; } private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) { long timestamp = this.timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = this.timeGen(); } return timestamp; } private long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args){ IdWorker worker2 = new IdWorker(2); System.out.println(worker2.nextId()); } }
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package cn.ithers.cloudalbum.utils; public class IdWorker { /** * 开始时间截 */ private final long twepoch = 1420041600000L; /** * 机器id所占的位数 */ private final long workerIdBits = 5L; /** * 数据标识id所占的位数 */
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