一、官网

官方文档:https://baomidou.com/

Git地址:https://github.com/baomidou/mybatis-plus

idworker官网:https://github.com/imadcn/idworker

TIP⚠️:
推荐学习框架的时候,多研究下官网,获取第一手资料。

二、默认实现的弊端

在雪花算法的实现中,需要用户指定datacenterIdworkerId的值。

在分布式场景下,如果多台机器上的服务都指定相同的datacenterId和workerId,在高并发请求下,会出现Id重复的风险。

如下是一个雪花算法ID出现重复的案例:
https://github.com/imadcn/idworker/issues/14

三、mybatis-plus中datacenterId和workerId的默认生成规则

默认情况下,并不需要我们主动去配置datacenterId和workerId的值。mybatis-plus框架会根据应用所在服务器IP地址来生成datacenterId和workerId

我们来看看DefaultIdentifierGenerator的构造方法:

//默认的无参构造方法
public DefaultIdentifierGenerator() {
    this.sequence = new Sequence((InetAddress)null);
}

public DefaultIdentifierGenerator(InetAddress inetAddress) {
    this.sequence = new Sequence(inetAddress);
}

#也可以主动指定datacenterId和workerId的值
public DefaultIdentifierGenerator(long workerId, long dataCenterId) {
    this.sequence = new Sequence(workerId, dataCenterId);
}

根据ip地址初始化Sequence:

public Sequence(InetAddress inetAddress) {
    this.inetAddress = inetAddress;
    this.datacenterId = this.getDatacenterId(31L);
    this.workerId = this.getMaxWorkerId(this.datacenterId, 31L);
}

根据ip地址生成datacenterId:

protected long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
        long id = 0L;

        try {
            if (null == this.inetAddress) {
                this.inetAddress = InetAddress.getLocalHost();
            }

            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(this.inetAddress);
            if (null == network) {
                id = 1L;
            } else {
                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
                if (null != mac) {
                    id = (255L & (long)mac[mac.length - 2] | 65280L & (long)mac[mac.length - 1] << 8) >> 6;
                    id %= maxDatacenterId   1L;
                }
            }
        } catch (Exception var7) {
            logger.warn(" getDatacenterId: "   var7.getMessage());
        }

        return id;
    }

根据datacenterId生成workerId:

protected long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
    StringBuilder mpid = new StringBuilder();
    mpid.append(datacenterId);
    String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
    if (StringUtils.isNotBlank(name)) {
        mpid.append(name.split("@")[0]);
    }

    return (long)(mpid.toString().hashCode() & '\uffff') % (maxWorkerId   1L);
}

小结:
无论是用户自己指定datacenterIdworkerId,还是根据IP地址自动生成datacenterIdworkerId。显然在大规模的集群环境下都不利于集群的扩展和维护管理,而且容易出现datacenterIdworkerId相同而导致出现id重复的问题。

那么有没有方法自动管理datacenterIdworkerId的生成呢?

四、idworker介绍

idworker 是一个基于zookeeper和snowflake算法的分布式统一ID生成工具,通过zookeeper自动注册机器(最多1024台),无需手动指定workerId和dataCenterId

在分布式集群中,可能需要部署的大量的机器节点。在节点少的受,可以人工维护。在量大的场景下,手动维护成本高,考虑到自动部署、运维等等问题,节点的命名,最好由系统自动维护。

节点的命名,主要是为节点进行唯一编号。主要的诉求是,不同节点的编号,是绝对的不能重复。一旦编号重复,就会导致有不同的节点碰撞,导致集群异常。

有以下两个方案,可供生成集群节点编号:
(1)使用数据库的自增ID特性,用数据表,存储机器的mac地址或者ip来维护。
(2)使用ZooKeeper持久顺序节点的次序特性,来维护节点的编号。

这里,我们采用第二种,通过ZooKeeper持久顺序节点特性,来配置维护节点的编号NODEID。
集群节点命名服务的基本流程是:
(1)启动节点服务,连接ZooKeeper, 检查命名服务根节点根节点是否存在,如果不存在就创建系统根节点。
(2)在根节点下创建一个临时顺序节点,取回顺序号做节点的NODEID。如何临时节点太多,可以根据需要,删除临时节点。

由于是采用zookeeper顺序节点的特性生成datacenterIdworkerId,可以天然的保证datacenterIdworkerId的唯一性,减少了人工维护的弊端。

五、idworker实战

其中mybatis-plus内置的ImadcnIdentifierGenerator方法,就已经提供了对idworker框架的支持。

对,你没看错,又又又是内置的,可是你却还不会用。不得不佩服mybatis-plus框架的开发者,太牛了。

查看ImadcnIdentifierGenerator的源码,可以发现里面就是通过idworker实现的。

1、引入maven依赖

 <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.5.2</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.imadcn.framework</groupId>
        <artifactId>idworker</artifactId>
        <version>1.5.0</version>
    </dependency>

2、添加zookeeper配置

mybatis-plus.zookeeper.serverLists=127.0.0.1:2181

3、指定mybatis-plus的id生成器

@Configuration
public class IdAutoConfig {
    @Value("${mybatis-plus.zookeeper.serverLists}")
    private String zkServerLists;

    @Bean
    public IdentifierGenerator idGenerator() {
        return new ImadcnIdentifierGenerator(zkServerLists);
    }
}

4、测试

执行单元测试:

    @Test
    public void testInsert() {
        System.out.println(("----- insert method test ------"));
        User user = new User();
        user.setName("test");
        user.setAge(13);
        user.setEmail("101@qq.com");
        userMapper.insert(user);
        System.out.println(user.toString());
    }

执行结果:

Preparing: INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
Parameters: 728706665213329499(Long), test(String), 13(Integer), 101@qq.com(String)
Updates: 1
User(id=728706665213329499, name=test, age=13, email=101@qq.com)

总结

本文主要介绍如何在mybatis-plus中引入idworker框架,通过zookeeper管理snowflake算法中workerId和dataCenterId`的生成,保证其唯一性,避免出现id重复的情况。

到此这篇关于mybatis-plus雪花算法增强idworker的实现的文章就介绍到这了,更多相关mybatis-plus idworker内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax!

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