Docker环境下分布式ID重复的问题

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容器环境下Spring-cloud微服务雪花算法弊端

• 雪花算法的工作机器ID依赖于Mac地址+进程ID来实现唯一性，但是在容器环境下Mac地址和进程ID都是相同的，导致相同应用生成的工作机器码ID重复，存在多机器并发出现ID重复的问题

// Mybatis-plus下的Sequence.java类， 采用5位workerId和5位datacenterId 作为雪花算法的workerId 及机器码ID

public Sequence(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new MybatisPlusException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new MybatisPlusException(
                    String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

在Spring-cloud优化方案

• 如果机器码ID生成使用zookeeper来维护全局唯一，则需要额外维护zookeeper组件，势必会影响应用可用性。
• Spring-cloud依赖注册中心作为必要组件，是否可以扩展注册中心功能，由它来维护全局机器码ID。
• 在应用启动完成时候，发起请求去注册中心申请唯一机器码ID，注册中心则把机器码ID存入Redis或其它存储结构。
• 机器码存储列表可采用Map<String,Long> ， key=应用Ip+port ， value=机器码ID
• 如何保证应用下线后使用过的机器码ID能够正常回收？
  • 注册中心每个应用有一个扩展元数据，可以把生成的机器码ID存入到对应应用元数据空间，假如该节点下线则元空间数据也会被清理掉，可以采用定时任务方式，同步清理回收下线应用的机器码ID。
  • 应用下线会发送事件通知注册中心，可以监听下线事件主动清理回收Redis维护的机器码ID列表，保证有足够的机器码ID