redis分布式ID解决方案示例详解

这里是关于“redis分布式ID解决方案示例详解”的完整攻略，包含两条示例说明：

简介

在分布式系统中，生成唯一ID是非常常见的需求。一般而言，生成ID需要保证唯一性、递增性、高可用性和持久化等特性。而使用分布式内存数据库 Redis 来实现分布式ID是比较常见的方案之一。

本文将介绍如何通过 Redis 来实现分布式ID，在此基础上与 Snowflake 算法结合产生更完善的解决方案。

环境准备

我们将使用 Java 语言来实现这个示例。在开始之前，你需要安装以下环境：

• JDK 1.8或以上版本
• Maven
• Redis

方案一：基于Redis的基本ID生成

实现思路

我们可以借助Redis的INCR命令，它会原子性地将指定键的整数值加1。这样我们就可以将一个键定为计数器，每次使用INCR命令就可以保证生成一个唯一的ID。

代码实现

先来看看使用Jedis客户端实现的生成ID的代码实现：

public class RedisIDGenerator {
    private static final String KEY_PREFIX = "REDIS_ID_";

    private static Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

    public static Long generate() {
        String key = KEY_PREFIX + System.currentTimeMillis();
        return jedis.incr(key);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(RedisIDGenerator.generate());
        }
    }
}

首先，定义了一个PREFIX常量，默认为“REDIS_ID_”。使用Jedis客户端连接了Redis数据库。generate()方法中，首先生成一个唯一的key，key的值为PREFIX+当前时间戳。然后使用jedis.incr()方法生成一个唯一的ID。

最后，使用main()方法来检测RedisIDGenerator的工作是否正常。

测试运行

通过运行测试代码，可以得到以下结果：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

注意事项

• Redis 中只支持数字类型的Key，因此创建的key必须为数字类型。
• 由于 Redis 的 INCR 命令每次自增默认会返回加 1 后的新值，所以我们不需要担心线程安全的问题。

方案二：使用Snowflake算法与Redis配合生成ID

实现思路

Snowflake 算法是 Twitter 提出的一个分布式ID生成算法。该算法生成的ID是一个 64 位的长整型数字，结构如下：

+------------------------------------------------------------+
| 1 Bit Unused | 41 Bit Timestamp | 10 Bit NodeID | 12 Bit Sequence |
+------------------------------------------------------------+

其中，每段的意义如下：

• Unused：未使用，暂时保留。
• Timestamp：时间戳，这里使用了 41 位，可以使用 69 年（从 1970 年到 2039 年）。
• NodeID：节点ID，用于支持分布式部署，10 位节点ID支持 1024 个节点。
• Sequence：序列号，用来支持高并发，12位表示每个节点可以并发生成的序列号数，支持最大的峰值的数量是每毫秒 4096 （2的12次方）。

所以我们需要借助 Redis 存储我们的序列号，其中每个节点都可以对应一个序列号 key 值，当一个节点需要生成一个新的 ID 时，读取自己对应的序列号 key，然后对其加 1 并存回 Redis 中，同时使用 Snowflake 算法生成 64 位分布式 ID 。

代码实现

SnowflakeIDGenerator.java

public class SnowflakeIDGenerator {
    private static final long START_STMP = 1494064000000L; // 初始时间戳，毫秒级别，应该是我们系统上线的时间
    private static final long SEQUENCE_BIT = 12L; // 序列号占用的位数
    private static final long NODE_BIT = 10L; // 节点标识占用的位数
    private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BIT); // 序列号的掩码
    private static final long NODE_MASK = ~(-1L << NODE_BIT); // 节点标识的掩码
    private static final long NODE_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BIT; // 左移量，即需要左移的位数
    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = NODE_LEFT_SHIFT + NODE_BIT;
    private static long lastStmp = -1L;
    private static long sequence = 0L;
    private static long nodeCode;

    private static Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

    static {
        // 获取当前机器的机器标识码，可以使用机器的IP地址或者WorkerId来实现。
        // 如果使用机器IP，可能会存在多网卡和多IP的情况，可以考虑使用第三方库获取MAC地址，
        // 或者使用Zookeeper或Redis等外部存储来解决。
        nodeCode = Long.valueOf(System.getProperty("worker.id", "1"));
    }

    private static long getNewTimestamp() {
        long curMillions = System.currentTimeMillis();
        while (curMillions <= lastStmp) {
            curMillions = System.currentTimeMillis();
        }
        return curMillions;
    }

    private static long getNextSequence() {
        if (jedis == null) {
            return 0;
        }
        String key = "ID_SEQUENCE_" + nodeCode;
        Long res = jedis.incr(key);
        if (res == null || res <= 0) {
            throw new IllegalStateException("无法获取序列号");
        }
        jedis.expire(key, 60 * 60 * 24);
        return res;
    }

    public static long generate() {
        long curStmp = getNewTimestamp();
        if (curStmp < lastStmp) {
            throw new RuntimeException("时间戳错误");
        }
        if (curStmp == lastStmp) {
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
            if (sequence == 0) {
                curStmp = getNewTimestamp();
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = curStmp;

        return ((curStmp - START_STMP) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) |
                (nodeCode << NODE_LEFT_SHIFT) |
                sequence;
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(SnowflakeIDGenerator.generate());
        }
    }
}

首先，我们定义了一个 REDIS)SEQUENCE_${nodeCode} 的计数器。每个节点需要创建一个自己对应的计数器，其中 nodeCode 是节点的标识符，表示该节点在分布式架构中的ID。 然后我们实现了getNewTimestamp方法，用于获取 64位ID 的时间戳部分。

getNextSequence方法则是从 Redis 中获取节点的序号，保证序号的唯一性和线程安全，并添加了序号自动过期时间的功能。

generate方法就是将 Snowflake 算法和 Redis 计数器结合在一起，生成出全局唯一的 64 位长整型数字。

测试运行

通过运行测试代码，可以得到以下结果：

1019402740467385344
1019402740467385345
1019402740467385346
1019402740467385347
1019402740467385348
1019402740467385349
1019402740467385350
1019402740467385351
1019402740467385352
1019402740467385353

注意事项

• nodeCode 的值必须为唯一标识的正整数。
• 因为 Redis 使用同步锁，只会有一个客户端可以进行incr和decr操作，所以这样实现是线程安全的。

总结

本文介绍了两种基于 Redis 的分布式 ID 生成方案。第一种方案使用 Redis 的 INCR 命令生成 ID，最大的优点是简单易用。第二种方案结合了 Snowflake 算法和 Redis，既保证了 ID 唯一性、递增性和持久性，也避免了性能、效率等问题，并解决了跨节点的 ID 重复问题。