分散式Id – redis方式
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
本篇分享內容是關於生成分散式Id的其中之一方案，除了redis方案之外還有如：資料庫，雪花演算法，mogodb(object_id也是資料庫)等方案，對於redis來說是我們常用並接觸比較多的，因此主要談談結合redis生成分散式id方案。
- 分散式Id設計流程圖
- 基於redis的hash自動increment累加生成有序Id
- 定期刪除無用hash列
分散式Id設計流程圖(有點粗略)
基於redis的hash自動increment累加生成有序Id
使用redis方案生成id，其中之一的方式主要使用increment(遞增)，不管是string、hash等都具有該方法，為了更方便管理我們id生成key這裡建議使用hash的列的方式，以下內容都基於springboot分享；
當然，第一步我們需要創建一個hash和hkey才行，至於在業務第一次被訪問來創建這個hash還是通過服務自動創建這個看業務和流量，這裡的hkey是有一定規則的(當然不用局限性),這裡我按照日期格式來做key，可以有如下程式碼：
1 /** 2 * 生成每天的初始Id 3 * @param hashName 4 * @return 5 */ 6 public String initPrimaryId(String hashName) { 7 Assert.hasLength(hashName, "hashName不能為空"); 8 9 String hashCol = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")); 10 //自定義編號規則 11 String hashColVal = hashCol + "00001"; 12 redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(hashName, hashCol, hashColVal); 13 return hashCol; 14 }
上面很容易理解，hash中key是有每天日期格式組成，意思每天都需要生成一個新的日期key，通過putIfAbsent達到不重複添加的原則，至於hval可以根據自定義編號規則來生成一串數字字元(註：一定要數字)；有了上面的基礎，我們僅僅需要increment來累加，redis即幫我們完整hval+1的操作，當然可以自定義累加數，如下程式碼：
1 /** 2 * 獲取分散式Id 3 * 4 * @param hashName 5 * @return 6 */ 7 public long getPrimaryId(String hashName) { 8 try { 9 String hashCol = initPrimaryId(hashName); 10 return redisTemplate.opsForHash().increment(hashName, hashCol, 1); 11 } catch (Exception ex) { 12 ex.printStackTrace(); 13 } 14 return 0; 15 }
定期刪除無用hash列
就上面我們通過hash來設置每天id只增初始值，hash的hkey布局用自動過期功能，因此我們需要程式碼中維護一套清除來hkey的機制，既然id是根據日期生成，我們可以就用往前推n天的方式達到清除老hkey目的：
1 /** 2 * 刪除多少天之前的cols 3 * @param hashName 4 * @param lessDay 5 * @return 6 */ 7 public Long removePrimaryByLessDay(String hashName, int lessDay) { 8 try { 9 //當前日期 10 String hashCol = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")); 11 long idl = Long.valueOf(hashCol) - lessDay; 12 13 String[] removeCols = redisTemplate.opsForHash().entries(hashName).keySet().stream(). 14 map(key -> key.toString()). 15 filter(key -> idl > Long.valueOf(key)). //從+1開始，避免刪除當天數據 16 toArray(String[]::new); 17 18 if (ArrayUtils.isNotEmpty(removeCols)) { 19 return redisTemplate.opsForHash().delete(hashName, removeCols); 20 } 21 } catch (Exception ex) { 22 ex.printStackTrace(); 23 } 24 return 0L; 25 }
按照日期來生成分散式id，達到id不重複的目的，這也就是分散式id(不重複)，看起來簡單其實如果在高流量衝擊下，需要考慮的東西要很多，比如：什麼時候生成初始Id、在多個伺服器保證伺服器時間儘可能一樣情況下，該保留多少日期hkey等;
就上面程式碼對初始Id就做的不是很好，在業務獲取Id時候，會去檢測並創建id，這樣與redis交互就多了一次，通常可以用服務來一次性生成當前日期往後推n天的hkey，這樣就避免了在業務獲取id時候，還要去putIfAbsent一次驗證，減少了請求次數。實在不行可以使用lua腳本放在一次請求去做put和increment，你可能會用到：
1 RedisScript script = new DefaultRedisScript(""); 2 redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(""));
