zookeeper应用场景之分布式的ID生成器

1. 分布式ID生成器的使用场景

在分布式系统中,分布式ID生成器的使用场景非常之多

  • 大量的数据记录,需要分布式ID。
  • 大量的系统消息,需要分布式ID。
  • 大量的请求日志,如restful的操作记录,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。
  • 分布式节点的命名服务,往往也需要分布式ID。
  • ......

传统的数据库自增主键已经不能满足需求。在分布式系统环境中,需要一种全新的唯一ID系统,这种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,就会造成严重影响。

2. 分布式的ID生成器方案

生成分布式ID的方案有哪些呢? 大概有以下几种方案

  • Java的UUID。
  • 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。
  • Twitter的SnowFlake算法。
  • ZooKeeper生成ID:利用ZooKeeper的顺序节点,生成全局唯一的ID。
  • MongoDb的ObjectId:MongoDB是一个分布式的非结构化NoSQL数据库,每插入一条记录会自动生成全局唯一的一个"_id"字段值,它是一个12字节的字符串,可以作为分布式系统中全局唯一的ID。

3. Zookeeper实现分布式ID生成器

接下来,我们可以通过创建ZooKeeper的临时顺序节点的方法,生成全局唯一的ID。

代码:

java 复制代码
public class IDMaker {
    private final static  String CLUSTER_CONNECT_STR="192.168.31.5:2181,192.168.31.176:2181,192.168.31.232:2181";

    private static String createSeqNode(String pathPefix,CuratorFramework curatorFramework) throws Exception {

        //创建一个临时顺序节点
        String destPath = curatorFramework.create()
                .creatingParentsIfNeeded()
                .withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)
                .forPath(pathPefix);
        return destPath;
    }

    public static String  makeId(String path,CuratorFramework curatorFramework) throws Exception {
        String str = createSeqNode(path,curatorFramework);
        if(null != str){
            //获取末尾的序号
            int index = str.lastIndexOf(path);
            if(index>=0){
                index+=path.length();
                return index<=str.length() ? str.substring(index):"";
            }
        }
        return str;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //构建客户端实例
        CuratorFramework curatorFramework= CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString(CLUSTER_CONNECT_STR)
                .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000,3)) // 设置重试策略
                .build();
        //启动客户端
        curatorFramework.start();

        String pathPrefix = "/idmarker/id-";
        //模拟5个线程创建id
        for(int i=0;i<5;i++){
            new Thread(()->{
                for (int j=0;j<10;j++){
                    String id = null;
                    try {
                        id = makeId(pathPrefix,curatorFramework);
                        System.out.println("线程{"+Thread.currentThread().getName()+"}第{"+j+"}次创建id为{"+id+"}");
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            },"thread"+i).start();
        }

        Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);

    }

}

运行main方法:运行结果

相关推荐
爱吃泡芙的小白白14 分钟前
爬虫学习——使用HTTP服务代理、redis使用、通过Scrapy实现分布式爬取
redis·分布式·爬虫·http代理·学习记录
时迁24722 分钟前
【k8s】k8s是怎么实现自动扩缩的
云原生·容器·kubernetes·k8s
编程一生1 小时前
微服务相比传统服务的优势
微服务·云原生·架构
matrixlzp5 小时前
K8S Service 原理、案例
云原生·容器·kubernetes
降世神童7 小时前
大数据系列 | 详解基于Zookeeper或ClickHouse Keeper的ClickHouse集群部署--完结
大数据·clickhouse·zookeeper
躺不平的理查德7 小时前
General Spark Operations(Spark 基础操作)
大数据·分布式·spark
孔令飞7 小时前
Go:终于有了处理未定义字段的实用方案
人工智能·云原生·go
talle20217 小时前
Zeppelin在spark环境导出dataframe
大数据·分布式·spark
渣渣盟7 小时前
大数据开发环境的安装,配置(Hadoop)
大数据·hadoop·分布式
玄明Hanko7 小时前
Quarkus+Docker最全面完整教程:手把手搞定Java云原生
后端·docker·云原生