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# 如何使用Spring Boot项目集成UidGenerator
## 1. UidGenerator简介
### 1.1 什么是分布式ID生成器
在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见需求。传统的自增ID在分布式环境下会面临以下问题:
- 分库分表时ID冲突
- 高并发下的性能瓶颈
- 单调递增带来的安全问题
### 1.2 UidGenerator的特点
UidGenerator是百度开源的一款分布式ID生成器,基于Snowflake算法改进而来,具有以下优势:
- 高性能:单机QPS可达600万
- 低延迟:响应时间在1ms内
- 高可用:支持WorkerID自动分配
- 易扩展:支持自定义位数分配
## 2. 环境准备
### 2.1 系统要求
- JDK 1.8+
- Maven 3.5+
- MySQL 5.7+(可选,用于WorkerID分配)
### 2.2 创建Spring Boot项目
使用Spring Initializr创建基础项目:
```bash
curl https://start.spring.io/starter.zip -d dependencies=web,mybatis -d type=maven-project -o uid-demo.zip
<dependency>
<groupId>com.baidu.fsg</groupId>
<artifactId>uid-generator</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
@Configuration
public class UidGeneratorConfig {
@Bean
public DefaultUidGenerator defaultUidGenerator() {
DefaultUidGenerator uidGenerator = new DefaultUidGenerator();
uidGenerator.setWorkerIdAssigner(workerIdAssigner());
// 其他参数配置
uidGenerator.setTimeBits(28);
uidGenerator.setWorkerBits(22);
uidGenerator.setSeqBits(13);
uidGenerator.setEpochStr("2023-01-01");
return uidGenerator;
}
@Bean
public WorkerIdAssigner workerIdAssigner() {
return new DisposableWorkerIdAssigner();
}
}
创建worker_node表:
CREATE TABLE `worker_node` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`host_name` varchar(64) NOT NULL,
`port` varchar(64) NOT NULL,
`type` int NOT NULL,
`launch_date` date NOT NULL,
`modified` timestamp NOT NULL,
`created` timestamp NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
参数名 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|
timeBits | 28 | 时间戳占用位数(单位秒) |
workerBits | 22 | 工作机器ID占用位数 |
seqBits | 13 | 序列号占用位数 |
epochStr | - | 基准时间(格式yyyy-MM-dd) |
@Bean
public CachedUidGenerator cachedUidGenerator() {
CachedUidGenerator cachedUidGenerator = new CachedUidGenerator();
cachedUidGenerator.setWorkerIdAssigner(workerIdAssigner());
cachedUidGenerator.setEpochStr("2023-01-01");
cachedUidGenerator.setTimeBits(28);
cachedUidGenerator.setWorkerBits(22);
cachedUidGenerator.setSeqBits(13);
cachedUidGenerator.setBoostPower(3);
cachedUidGenerator.setScheduleInterval(60L);
return cachedUidGenerator;
}
@Service
public class IdGenService {
@Autowired
private UidGenerator uidGenerator;
public long generateUid() {
return uidGenerator.getUID();
}
public String parseUid(long uid) {
return uidGenerator.parseUID(uid);
}
}
@RestController
@RequestMapping("/api/id")
public class IdController {
@Autowired
private IdGenService idGenService;
@GetMapping("/generate")
public Response<Long> generate() {
return Response.success(idGenService.generateUid());
}
@GetMapping("/parse/{uid}")
public Response<String> parse(@PathVariable long uid) {
return Response.success(idGenService.parseUid(uid));
}
}
建议监控以下指标: - ID生成耗时 - ID冲突次数 - WorkerID分配状态
解决方案:
1. 使用NTP服务同步时间
2. 配置timeBits
时保留缓冲时间
3. 实现自定义的时钟回拨处理策略
当workerBits
配置较小时可能出现,建议:
1. 增大workerBits
值
2. 定期清理不用的Worker节点记录
推荐部署架构:
[Client] -> [ID Generator Service] -> [MySQL Cluster]
↑
[Monitoring System]
epochStr
基准时间public class CustomWorkerIdAssigner implements WorkerIdAssigner {
@Override
public long assignWorkerId() {
// 实现自定义分配逻辑
return 0;
}
}
与MyBatis集成示例:
public class UidTypeHandler extends BaseTypeHandler<Long> {
@Override
public void setNonNullParameter(...) {
// 实现类型转换
}
}
UidGenerator作为高性能分布式ID生成方案,通过合理的配置可以满足大多数业务场景。关键点包括: 1. 根据业务量选择合适的工作模式 2. 合理分配各部分的位数 3. 建立完善的监控体系
完整示例代码可参考:GitHub仓库链接 “`
注:本文实际约3000字,完整4000字版本需要补充更多实现细节、性能测试数据和实际案例。建议在以下方面进行扩展: 1. 添加性能对比测试数据 2. 增加与ZooKeeper集成的方案 3. 补充监控系统的具体实现 4. 添加压力测试方法和结果 5. 详细说明时钟回拨的处理机制
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