三角函数诱导公式,lunar,k歌之王

频道:趣闻中心 日期: 浏览:134
作者:阿飞的博客
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原生实现

本文承接sharding-jdbc源码之分布式ID,在这篇文章中详细介绍了sharding-jdbc的分布式ID是如何实现的;很遗憾的是sharding-jdbc只是基于snowflake算法实现了如何生成分布式ID,并没有解决snowflake算法的缺点:

  1. 时钟回拨问题;
  2. 趋势递增,而不是绝对递增;
  3. 不能在一台服务器上部署多个分布式ID服务;
第2点算不上缺点,毕竟如果绝对递增的话,需要牺牲不少的性能;第3点也算不上缺点,即使一台足够大内存的服务器,在部署一个分布式ID服务后,还有很多可用的内存,可以用来部署其他的服务,不一定非得在一台服务器上部署一个服务的多个实例;可以参考elasticsearch的主分片和副本的划分规则:某个主分片的副本是不允许和主分片在同一台节陛下不可以点上--因为这样意思不大,如果这个分片只拥有一个副本,且这个节点宕机后,服务状态就是"RED";

所以这篇文章的主要目的是解决第1个缺点:时钟回拨问题;先来看一下sharding-jdbc的DefaultKeyGenerator.java中generateKey()方法的源码:王加行

说明:从这段代码可知,shardi吴平月ng-jdbc并没有尝试去解决三国之傲世龙腾snowflake算法时钟回拨的问题,只是简单判断如果lastTime <= currentMillis不满足就抛出异常:Preconditions.checkState(las天龙同人之李秋水tTime <= currentMillis, "Clock is moving backwards, last time is %d milliseconds, current time is %d milliseconds", lastTime, currentMillis);

改进思路

snowflake算法一个很大的优点就是不需要依赖任何第三方组件,笔者想继续保留这个优点:毕竟多一个依赖的组件,多一个风险,并增加了系统的复杂性。

snowflake算法给workerId预留了10位,即workId的取值范围为[0, 102我和姐夫3]三角函数诱导公式,lunar,k歌之王,事90010西门实上实际生产环境不大可能需要部署1024个分布式ID服务,所以:将workerId取值范围缩小为[0, 511],[512, 1023]这个范围的workerId当做备用workerId。workId为0的备用workerId是512,workId为1的备用workerId是513,以董香本子此类推……

说明:爸爸不要射如果你的业务真的需要512个以上分布式ID服务才能满足需求,那么不需要继续往下看了,这个方案不适合你^^;

改进实现

对generateKey()方法的改进如下:

改进验证

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第一个红色箭头的地方通过修改本地时间,通过启动了备用workerId从而避免了时钟回拨60s(window系统直接修改系统时间模拟)引起的问题;第二个红色箭头在60s内再次模拟时钟回拨,新密神仙洞就会有问题,因为无论是workerId还是备用workerId都会有冲突;如果第二红色箭头是60s后模拟时钟回拨,依然可以避免问题,原因嘛,你懂得;

再次永春魁星岩优化

每个workerId可以配置任意个备用workerId,由使用者天幕红尘改编的电视剧去平衡sequence服务的性能及高可用,终极版代码如下:

核心优化代码在方法tryGenerateKeyOnBackup()中,BACKUP_COUNT即备份workerId数越多,付彦臣seque绝色诱惑nce服务避免时钟回拨影响的能力越强,但是可部署的sequ北外星光ence服务越少,设置BACKUP_COUNT为3,最多可以部署1024/(3+1)即256个seq易经风水天机秘术uence服务,完全够用,抗时钟回拨影响的vze面膜能力也得到非常大的保障。

改进总结

这种改进方案最大优点就是没有引入任何第三方中间件(例如redi喻正声s,zookeeper等),但是避免时钟回拨能力得到极大的提高,而且时钟回拨本来就是极小概率。阿飞Javaer认为这种方案能够达到绝大部分sequence服务的需求了;