# ecp-uid **Repository Path**: nipin_990/ecp-uid ## Basic Information - **Project Name**: ecp-uid - **Description**: 基于美团leaf、百度UidGenerator、原生snowflake 进行整合的 唯一ID生成器 - **Primary Language**: Java - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 101 - **Created**: 2019-08-26 - **Last Updated**: 2020-12-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # ecp-uid 居于美团leaf、百度UidGenerator、原生snowflake 进行整合的 唯一ID生成器 一、介绍 ------------------- 1、本项目为uid生成器,支持segment、snowflake、UidGenerator、spring四种策略生成id 2、本项目可生成混淆id,目前混淆策略为:gene(基因法) 3、项目地址: github : https://github.com/linhuaichuan/ecp-uid 码云: https://gitee.com/zmds/ecp-uid 二、策略说明 ------------------- 1、snowflake snowflake 是基于Twitter [snowflake](https://github.com/twitter/snowflake) 算法的优化策略 本策略优化了闰秒回拨处理、新增默认workId 与 datacenterId 的提供方法。 2、baidu 是 基于[百度UidGenerator](https://github.com/baidu/uid-generator)上的的优化策略。 (1)、workerId提供策略 * DisposableWorkerIdAssigner,利用数据库来管理生成workId,依赖数据库和spring-jdbc框架(需有jdbcTemplate的bean)。mysql表示例: DROP TABLE IF EXISTS WORKER_NODE; CREATE TABLE WORKER_NODE ( ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增 id', HOST_NAME VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '主机名', PORT VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '端口', TYPE INT NOT NULL COMMENT '节点类型: ACTUAL or CONTAINER', LAUNCH_DATE DATE NOT NULL COMMENT '启动时间', MODIFIED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '修改时间', CREATED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY(ID) ) COMMENT='DB WorkerID Assigner for UID Generator',ENGINE = INNODB; 示例: ... * SimpleWorkerIdAssigner ,固定了workId的提供。值为0.示例: * ZkWorkerIdAssigner ,利用zookeeper来实现wordId的提供管理,依赖原生Zookeeper驱动.示例: 可设置interval-心跳间隔、pidHome-workerId文件存储目录、zkAddress-zk地址、pidPort-心跳端口 * RedisWorkIdAssigner ,利用redis来实现wordId的提供管理,依赖了spring-data-redis框架的RedisTemplate.示例: 可设置interval-心跳间隔、pidHome-workerId文件存储目录、pidPort-心跳端口 (2)、uid生成策略 * DefaultUidGenerator 是Snowflake算法的变种,取消datacenterId, 并扩展了支持自定义workerId位数和初始化策略。 a、可配置 delta seconds (28 bits) 当前时间,相对于时间基点"2016-05-20"的增量值,单位:秒,最多可支持约8.7年 b、worker id (22 bits) 机器id,最多可支持约420w次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配,默认分配策略为用后即弃,后续可提供复用策略。 c、sequence (13 bits) 每秒下的并发序列,13 bits可支持每秒8192个并发。 注: 三者之和为63 示例: * CachedUidGenerator借用未来时间来解决sequence天然存在的并发限制; 采用RingBuffer来缓存已生成的UID, 并行化UID的生产和消费, 同时对CacheLine补齐,避免了由RingBuffer带来的硬件级「伪共享」问题. 最终单机QPS可达600万 示例: (3)、比特分配的建议 *对于并发数要求不高、期望长期使用的应用, 可增加```timeBits```位数, 减少```seqBits```位数. 例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为12次/天, 那么配置成```{"workerBits":23,"timeBits":31,"seqBits":9}```时, 可支持28个节点以整体并发量14400 UID/s的速度持续运行68年. *对于节点重启频率频繁、期望长期使用的应用, 可增加```workerBits```和```timeBits```位数, 减少```seqBits```位数. 例如节点采取用完即弃的WorkerIdAssigner策略, 重启频率为24*12次/天, 那么配置成```{"workerBits":27,"timeBits":30,"seqBits":6}```时, 可支持37个节点以整体并发量2400 UID/s的速度持续运行34年. 3、segment 是 基于美团[leaf-segment](https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html) 的优化策略, 使用双Buffer实现。依赖数据库与spring-jdbc框架 (1)、SegmentServiceImpl 是具体实现类,数据库表结构为(mysql示例): DROP TABLE IF EXISTS id_segment; CREATE TABLE id_segment ( BIZ_TAG VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '业务标识', STEP int NOT NULL COMMENT '步长', MAX_ID BIGINT NOT NULL COMMENT '最大值', LAST_UPDATE_TIME TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '上次修改时间', CURRENT_UPDATE_TIME TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '当前修改时间', PRIMARY KEY(BIZ_TAG) ) COMMENT='号段存储表',ENGINE = INNODB; (2)、支持 同步/异步两种更新数据库方式。可选配置asynLoadingSegment(true-异步,false-同步),默认使用异步。 示例: ... 4、spring 增量ID 是 基于 segment策略提供给spring 增量实现。非直接使用的策略 5、混淆算法 是 基于 基因分库法这个理论扩展出来的混淆算法 三 、使用 -------------------