README.md · fantw/ecp-uid

# 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
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   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
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   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。
     <bean id="snowflakeUidStrategy" class="**.TwitterSnowflakeStrategy"/> 
     
   2、baidu
      是 基于[百度UidGenerator](https://github.com/baidu/uid-generator)上的的优化策略。
     	<bean id="baiduUidStrategy" class="**.BaiduUidStrategy"/> 
     		 
     (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：
		<bean id="disposableWorker" class="**.DisposableWorkerIdAssigner"/>
		<bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">...</bean>
			
         * SimpleWorkerIdAssigner ，固定了workId的提供。值为0.示例：
		<bean id="simpleWorker" class="**.SimpleWorkerIdAssigner"/>
         
         * ZkWorkerIdAssigner ，利用zookeeper来实现wordId的提供管理，依赖了zk-client框架.示例：
		<bean id="xkNodeWorker" class="**.ZkWorkerIdAssigner"/>
		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：
		<bean id="xkNodeWorker" class="**.RedisWorkIdAssigner"/>
		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：
            <bean id="defaultUidGenerator" class="com.myzmds.ecp.core.uid.baidu.impl.DefaultUidGenerator" scope="prototype">
               <property name="workerIdAssigner" ref="disposableWorkerIdAssigner"/>
               <property name="timeBits" value="29"/>
               <property name="workerBits" value="21"/>
               <property name="seqBits" value="13"/>
               <property name="epochStr" value="2017-12-25"/>
            </bean>
            
         * 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：
            <bean id="cachedUidGenerator" class="com.myzmds.ecp.core.uid.baidu.impl.CachedUidGenerator" scope="prototype">
               <property name="workerIdAssigner" ref="disposableWorkerIdAssigner" />

</bean>
            
     (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
     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
     <bean id="leafUidStrategy" class="**.LeafSegmentStrategy"/> 
     
     (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(ID)
	  ) 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：
          <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">...</bean>
                    
   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
     <bean class="**.UidContext">
         <property name="uidStrategy" ref="上述任何策略" />
         <property name="factor" value="可选：基因因子，如设置则启用混淆" />
         <property name="fixed" value="可选：除余底数，建议使用固定值，不可更改" />
     </bean>

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