Redis教程

分布式唯一ID系列(4)——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗

本文主要是介绍分布式唯一ID系列(4)——Redis集群实现的分布式ID适合做分布式ID吗,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

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。

原文链接

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