目录
- 写在前面
- 1.1. ZK 的分布式命名服务
- 1.1.1. 分布式 ID 生成器的类型
- UUID方案
- 1.1.2. ZK生成分布式ID
- 写在最后
- 疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列
疯狂创客圈 Java 分布式聊天室【 亿级流量】实战系列之 -25【 博客园 总入口 】
写在前面
? 大家好,我是作者尼恩。目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群【疯狂创客圈】。正在开始高并发、亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战
? 前面,已经完成一个高性能的 Java 聊天程序的四件大事:
接下来,需要进入到分布式开发的环节了。 分布式的中间件,疯狂创客圈的小伙伴们,一致的选择了zookeeper,不仅仅是由于其在大数据领域,太有名了。更重要的是,很多的著名框架,都使用了zk。
? 本篇介绍 ZK 的分布式命名服务 中的 分布式ID生成器。
1.1. ZK 的分布式命名服务
zookeeper的命名服务,主要是利用zookeepeer节点的树型分层结构和子节点的次序维护能力,为分布式系统中的资源命名与标识能力。
zookeeper的分布式命名服务,典型的应用场景有:
(1)提供分布式JNDI的API目录服务功能。
可以把系统中各种API接口服务的名称、链接地址放在zookeeper的树形分层结果中,提供分布式的API调用能力。著名的分布式框架,就是应用了zookeeper的分布式的JNDI能力。
开源的分布式服务框架Dubbo中使用ZooKeeper来作为其命名服务,维护全局的服务接口API地址列表。在Dubbo实现中,provider服务提供者在启动的时候,向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers文件夹下写入自己的API地址,这个操作就相当于服务的公开。
consumer服务消费者启动的时候,订阅节点/dubbo/{serviceName}/providers文件夹下的provider服务提供者URL地址,获得所有的访问提供者的API。
(2)制作分布式的ID生成器,为分布式系统中的每一个数据资源,提供的唯一的标识能力。
在单体服务环境下,我们唯一标识一个数据资源,通常利用数据库的主键自增功能。但是在大量服务器集群的场景下,依赖单体服务的数据库主键自增生成唯一ID,没有办法满足高并发和高负载的需求。
(3)分布式节点的命名服务
一个分布式系统会有很多的节点组成,而且,节点的数量是不断动态变化的。根据业务的膨胀需要和迎接流量洪峰,可能会加入大量的动态很多节点。流量洪峰过去,就需要下线大量的节点。或者说,由于机器或者网络的原因,一些节点主动的离开的集群。
如何为大量的动态节点命名呢?一种简单的办法是,可以通过配置文件,手动的进行每一个节点的命名。但是如果节点数据量太大,或者说变动频繁,手动命名是不现实的,这就需要用到分布式节点的命名服务。
疯狂创客圈的分布式IM实战项目,也会使用分布式命名服务,为每一个IM节点动态命名。
1.1.1. 分布式 ID 生成器的类型
在分布式系统中,ID生成器的使用场景,非常非常多:
(1)大量的数据记录,需要分布式ID
(2)大量的系统消息,需要分布式ID
(3)大量的请求日志,如http请求记录,需要唯一标识,以便进行后续的用户行为分析和调用链路分析,等等等等。
传统的数据库自增主键,或者单体的自增主键,已经不能满足需求。在分布式系统环境中,迫切需要一个全新的唯一ID的系统,这个系统需要满足以下需求:
(1)全局唯一:不能出现重复ID
(2)高可用:ID生成系统是基础系统,被许多关键系统调用,一旦宕机,会造成严重影响。
分布式唯一ID生成分案有很多种:
(1) java的UUID
(2) 利用分布式缓存Redis生成ID
利用Redis的原子操作INCR和INCRBY,生成全局唯一的ID。
(3) Twitter的snowflake算法
(4) ZooKeeper生成ID
利用ZooKeeper 的顺序节点,生成全局唯一的ID。
(5) MongoDb的ObjectId
利用分布式Nosql MongDB,生成全局唯一的ID。
首先分析一下java语言中的 UUID方案。
UUID方案
UUID是Universally Unique Identifier的缩写,它是在一定的范围内(从特定的名字空间到全球)唯一的机器生成的标识符。UUID在其他语言中也叫GUID,在java中,生成UUID的代码很简单:
String uuid = UUID.randomUUID().toString()
一个UUID是16字节长的数字,一共128位。通常以36字节的字符串表示,比如:3F2504E0-4F89-11D3-9A0C-0305E82C3301。 使用的时候,可以把中间的4个中划线去掉,剩下32位字符串。
UUID经由一定的算法机器生成,为了保证UUID的唯一性,规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素,以及从这些元素生成UUID的算法。UUID的只能由计算机生成。
UUID的优点:本地生成ID,不需要进行远程调用,时延低,性能高。
UUID的缺点:UUID过长,16字节128位,通常以36长度的字符串表示,很多场景不适用,比如,由于UUID没有排序,无法保证趋势递增,用做数据库索引字段的效率就很低,新增记录存储入库时性能差
从高并发,高可用的角度出发,通过ZooKeeper实现分布式系统唯一ID的方案,是最为合适的解决方案之一。
1.1.2. ZK生成分布式ID
通过创建ZK的顺序模式的节点,可以生成全局唯一的ID。
代码如下:
private String createSeqNode(String pathPefix) {
try {
// 创建一个 ZNode 顺序节点
String destPath = client.create()
.creatingParentsIfNeeded()
.withMode(CreateMode.*EPHEMERAL_SEQUENTIAL*)
//避免zookeeper的顺序节点暴增,可以删除创建的顺序节点
.forPath(pathPefix);
return destPath;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
节点创建完成后,会返回节点的完整的层次路径,生成的序号,放置在路径的末尾。一般为10位数字字符。
通过截取路径末尾的数字,作为新生成的ID。截取数字的代码如下:
public String makeId(String nodeName) {
String str = createSeqNode(nodeName);
if (null == str) {
return null;
}
int index = str.lastIndexOf(nodeName);
if (index >= 0) {
index += nodeName.length();
return index <= str.length() ? str.substring(index) : "";
}
return str;
}
调用的代码如下:
*/\*** ** create by 尼恩 @ 疯狂创客圈* **\*/*@Slf4j
public class IDMakerTester {
@Test
public void testMakeId() {
IDMaker idMaker = new IDMaker();
idMaker.init();
String nodeName = "/test/IDMaker/ID-";
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String id = idMaker.makeId(nodeName);
log.info("第"+ i + "个创建的id为:" + id);
}
idMaker.destroy();
}
}
下面是部分的运行输出:
第0个创建的id为:0000000010
第1个创建的id为:0000000011
写在最后
?
? 下一篇:基于 zookeeper 实现snowflake 算法 。
疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列
- Java (Netty) 聊天程序【 亿级流量】实战 开源项目实战
- Netty 源码、原理、JAVA NIO 原理
- Java 面试题 一网打尽
- 疯狂创客圈 【 博客园 总入口 】
原文地址:https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/10226849.html