文章目录
- 前言
- 一、官网
- 二、默认实现的弊端
- 三、mybatis-plus中datacenterId和workerId的默认生成规则
- 四、idworker介绍
- 五、idworker实战
- 1、引入maven依赖
- 2、添加zookeeper配置
- 3、指定mybatis-plus的id生成器
- 4、测试
- 总结
前言
前面已经介绍了利用mybatis-plus中默认的雪花算法生成分布式唯一id，但是还是有一些弊端存在，今天聊聊在mybatis-plus中引入分布式ID生成框架idworker，进一步增强实现生成分布式唯一ID。
一、官网
官方文档：https://baomidou.com/
Git地址：https://github.com/baomidou/mybatis-plus
idworker官网：https://github.com/imadcn/idworker
TIP⚠️：
推荐学习框架的时候，多研究下官网，获取第一手资料。
二、默认实现的弊端
在雪花算法的实现中，需要用户指定datacenterId和workerId的值。
在分布式场景下，如果多台机器上的服务都指定相同的datacenterId和workerId，在高并发请求下，会出现Id重复的风险。
如下是一个雪花算法ID出现重复的案例：
https://github.com/imadcn/idworker/issues/14
三、mybatis-plus中datacenterId和workerId的默认生成规则
默认情况下，并不需要我们主动去配置datacenterId和workerId的值。mybatis-plus框架会根据应用所在服务器IP地址来生成datacenterId和workerId。
我们来看看DefaultIdentifierGenerator的构造方法：
//默认的无参构造方法
public DefaultIdentifierGenerator() {
this.sequence = new Sequence((InetAddress)null);
}
public DefaultIdentifierGenerator(InetAddress inetAddress) {
this.sequence = new Sequence(inetAddress);
}
#也可以主动指定datacenterId和workerId的值
public DefaultIdentifierGenerator(long workerId, long dataCenterId) {
this.sequence = new Sequence(workerId, dataCenterId);
}
根据ip地址初始化Sequence：
public Sequence(InetAddress inetAddress) {
this.inetAddress = inetAddress;
this.datacenterId = this.getDatacenterId(31L);
this.workerId = this.getMaxWorkerId(this.datacenterId, 31L);
}根据ip地址生成datacenterId：
protected long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
if (null == this.inetAddress) {
this.inetAddress = InetAddress.getLocalHost();
}
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(this.inetAddress);
if (null == network) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
if (null != mac) {
id = (255L & (long)mac[mac.length - 2] | 65280L & (long)mac[mac.length - 1] << 8) >> 6;
id %= maxDatacenterId + 1L;
}
}
} catch (Exception var7) {
logger.warn(" getDatacenterId: " + var7.getMessage());
}
return id;
}根据datacenterId生成workerId：
protected long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuilder mpid = new StringBuilder();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (StringUtils.isNotBlank(name)) {
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
return (long)(mpid.toString().hashCode() & '\uffff') % (maxWorkerId + 1L);
}小结：
无论是用户自己指定datacenterId和workerId，还是根据IP地址自动生成datacenterId和workerId。显然在大规模的集群环境下都不利于集群的扩展和维护管理，而且容易出现datacenterId和workerId相同而导致出现id重复的问题。
那么有没有方法自动管理datacenterId和workerId的生成呢？
四、idworker介绍
idworker 是一个基于zookeeper和snowflake算法的分布式统一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。
在分布式集群中，可能需要部署的大量的机器节点。在节点少的受，可以人工维护。在量大的场景下，手动维护成本高，考虑到自动部署、运维等等问题，节点的命名，最好由系统自动维护。
节点的命名，主要是为节点进行唯一编号。主要的诉求是，不同节点的编号，是绝对的不能重复。一旦编号重复，就会导致有不同的节点碰撞，导致集群异常。
有以下两个方案，可供生成集群节点编号：
（1）使用数据库的自增ID特性，用数据表，存储机器的mac地址或者ip来维护。
（2）使用ZooKeeper持久顺序节点的次序特性，来维护节点的编号。
这里，我们采用第二种，通过ZooKeeper持久顺序节点特性，来配置维护节点的编号NODEID。
集群节点命名服务的基本流程是：
（1）启动节点服务，连接ZooKeeper， 检查命名服务根节点根节点是否存在，如果不存在就创建系统根节点。
（2）在根节点下创建一个临时顺序节点，取回顺序号做节点的NODEID。如何临时节点太多，可以根据需要，删除临时节点。
由于是采用zookeeper顺序节点的特性生成datacenterId和workerId，可以天然的保证datacenterId和workerId的唯一性，减少了人工维护的弊端。
五、idworker实战
其中mybatis-plus内置的ImadcnIdentifierGenerator方法，就已经提供了对idworker框架的支持。
对，你没看错，又又又是内置的，可是你却还不会用。不得不佩服mybatis-plus框架的开发者，太牛了。
查看ImadcnIdentifierGenerator的源码，可以发现里面就是通过idworker实现的。
1、引入maven依赖
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.imadcn.framework</groupId>
<artifactId>idworker</artifactId>
<version>1.5.0</version>
</dependency>
2、添加zookeeper配置
mybatis-plus.zookeeper.serverLists=127.0.0.1:2181
3、指定mybatis-plus的id生成器
@Configuration
public class IdAutoConfig {
@Value("${mybatis-plus.zookeeper.serverLists}")
private String zkServerLists;
@Bean
public IdentifierGenerator idGenerator() {
return new ImadcnIdentifierGenerator(zkServerLists);
}
}
4、测试
执行单元测试：
@Test
public void testInsert() {
System.out.println(("----- insert method test ------"));
User user = new User();
user.setName("test");
user.setAge(13);
user.setEmail("[email protected]");
userMapper.insert(user);
System.out.println(user.toString());
}
执行结果：
Preparing: INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
Parameters: 728706665213329499(Long), test(String), 13(Integer), [email protected](String)
Updates: 1
User(id=728706665213329499, name=test, age=13, [email protected])
总结
本文主要介绍如何在mybatis-plus中引入idworker框架，通过zookeeper管理snowflake算法中workerId和dataCenterId`的生成，保证其唯一性，避免出现id重复的情况。