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id-service-SnowFlake方案
第二集说了id-service-Segment-DB可以生成趋势递增的ID,但是ID号是可以计算的。不太适用于一些订单ID生成的场景。因为存在数据暴露的风险 比如我可以对比两天的订单ID号来大致计算出公司一天的订单量。这个有点危险。 所以…分布式ID系统设计第三集
id-service-SnowFlake方案
第二集说了id-service-Segment-DB可以生成趋势递增的ID,但是ID号是可以计算的。不太适用于一些订单ID生成的场景。因为存在数据暴露的风险 比如我可以对比两天的订单ID号来大致计算出公司一天的订单量。这个有点危险。 所以我们需要id-serviceSnowFlake方案。 id-service-snowFlake完全沿用snowFlake方案的bit位设计。即1411012的方式组装id。对于workid的分配 基本上可以用手动配置。也可以借助Zk或者etcd CP实现的分布式协调者来配置。id-service-SnowFlake按照下面几个步骤启动: 1 启动id-servicesnowFlake。连接zk或者etcd。在id-service-snowflake父节点下检查自己是否已注册。 2 如果有就直接拿到自己的workId zk/etcd 生成的id 启动。 3 如果没有就在根下面生成一个节点id 当作自己的workId 4 start-service 弱依赖zk
如果想做到这一步就在本地osFile上。当zk出现问题的时候而服务又要重启。这个时候这一步就能提高SLA.
解决时钟问题
因为这种方案依赖时间。如果机器的时钟发生了回拨。那么有可能生成重复的ID.那就需要解决这个问题。 1 首先服务注册到zk 检查自己是否写如果zk 2 如果写过 则用自己的系统时间与id-service-forever/{id}节点记录时间做比较 如果小于则认为机器时间发生了回拨这个时候可以选择等待也可以选择失败退出。 3 如未写过 则直接注册进去。然后对比其他节点的系统时间判断自己系统时间是否正确。可以选择轮训对比 也可以选择相加/节点数对比 4 若时间正确就启动 写入zk 5 否则认为有回拨。 6 每隔一段时间上报自己的系统时间写入zk 由于强依赖时钟对时钟要求很敏感。如果机器上有NTP时间服务同步的话。在他同步的时候会造成秒级的回拨。(不过一般的公司也不会有这种业务量 除了大厂)。解决方案就是在回拨的时候等待一段时间(1s 2s 这样)或者直接重试.再或者直接摘除节点 告警。 代码实现也很简单 /发生了回拨此刻时间小于上次发号时间 if (timestamp lastTimestamp) { long offset lastTimestamp - timestamp;if (offset 5) {try {//时间偏差大小小于5ms则等待两倍时间wait(offset 1);//waittimestamp timeGen();if (timestamp lastTimestamp) {//还是小于抛异常并上报throwClockBackwardsEx(timestamp);} } catch (InterruptedException e) { throw e;}} else {//throwthrowClockBackwardsEx(timestamp);}}从使用情况来看 基本没有出现过问题。
id-service 情况
作为一个基架服务。性能应该是最关心的 能在4C8G机器上跑出4w QPS.可用性也能保证9999.提供给6个BU 一天有个几百万的使用量。作为基架。高SLA和高性能是必须要保证的。
