江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

数据库|分布式id生成策略，我和面试官扯了一个半小时( 三 )


我：但是这种方法相对于上面的关系型数据库生成分布式ID的方法而言 ， 已经优越了许多 。
我：若是数据量比较大的话 ， 重启Redis的时间也会比较长 ， 可以采用Redis的集群方式 。
面试官：你能手写一下Redis的生成分布式ID的工具类代码吗？
我奔溃了 ， 我最怕手写了 ， 因为工具类这种东西 ， 基本就是项目开始的时候写一次 ， 后面对后市重复使用 ， 记不住 ， 还要手写 ， 这也太难为我怕虎了吧 。
我：手写应该不行 ， 因为有些API记不住 ， 工具类基本就是项目开始的时候写一些 ， 后续都没有去看过了 ， 没有专门去记它 。
我：我可以使用您的电脑吗？使用电脑应该可以敲出这些工具类 。
面试官：可以的 ， 这边电脑给你 ， 你在这个测试项目下吧 。
我：好的 ， 谢谢 。
时间流逝中........
大概敲了几分钟 ， 废了九牛二虎之力 ， 终于敲出来了 ， 有好多API记不住 ， 只能慢慢的找了 ， 写了主要两种方式来生成分布式ID 。
第一种是使用\tRedisAtomicLong 原子类使用CAS操作来生成ID 。
使用\tRedisAtomicLong 原子类使用CAS操作来生成ID
第二种是使用\tredisTemplate.opsForHash() 和结合\tUUID 的方式来生成生成ID 。
使用\tredisTemplate.opsForHash() 和结合\tUUID 的方式来生成生成ID
我把电脑移回给面试官 ， 他很快的扫了一下我的代码 ， 说了一句 。
面试官：小伙子 ， 不写注释哦 ， 这个习惯不好哦 。
我：哦哦 ， 谢谢提醒 ， 不好意思 ， 下次我会注意的 。
雪花算法我：第六种方式是\t「 雪花算法\t」 ， 也是现在市面上比较流行的生成分布式ID的方法 。
说着说着 ， 我知道画图又是必不可少的了 ， 于是在桌子上有画了起来 ， 面试官好奇的看看我 ， 知道了我在干啥 ， 又耐心的等了等 。
我：他是采用64bit作为id生成类型 ， 并且将64bit划分为 ， 如下图的几段 。
我顺手把我画的图递给他看了看 ， 接着对着这个图进行解释 。



我：第一位作为标识位 ， 因为Java中long类型的时代符号的 ， 因为ID位正数 ， 所以第一位位0 。
我：接着的41bit是时间戳 ， 毫秒级位单位 ， 注意这里的时间戳并不是指当前时间的时间戳 ， 而是值之间差（\t「 当前时间-开始时间\t」） 。
我：这里的开始时间一般是指ID生成器的开始时间 ， 是由我们程序自己指定的 。
我：接着后面的10bit：包括5位的\t「 数据中心标识ID（datacenterId）和5位的机器标识ID（workerId）\t」  ， 可以最多标识1024个节点（1<<10=1024） 。
我：最的12位是序列号 ， 12位的计数顺序支持每个节点每毫秒差生4096序列号（1<<12=4096） 。
我：雪花算法使用数据中心ID和机器ID作为标识 ， 不会产生ID的重复 ， 并且是在本地生成 ， 不会消耗网络 ， 效率高 ， 有数据显示 ， 每秒能生成26万个ID 。
我：但是雪花算法也是又自己的缺点 ， 因为雪花算法的计算依赖于时间 ， 若是系统时间回拨 ， 就会产生重复ID的情况 。
面试官：那对于时间回拨产生重复ID的情况 ， 你有什么比较好的解决方案吗？
我：在雪花算法的实现中 ， 若是其前置的时间等于当前的时间 ， 就抛出异常 ， 也可以关闭掉时间回拨 。
我：对于回拨时间比较短的 ， 可以等待回拨时间过后再生成ID 。
【数据库|分布式id生成策略，我和面试官扯了一个半小时】面试官：你可以帮我敲一个雪花算法吗？我这键盘给你 。
我： 。。。
我：好的 。
时间流逝中......
过了几分钟时间 ， 也总算是把雪花算法给敲出来了 ， 真正要老命 ， 面个试怎么就那么难呢？


推荐阅读


上一篇：一加科技|印度抵制成笑话！国产电视开售一分钟抢完，真香！

下一篇：ios13|iOS 13.5.1 掉电如尿崩，都是这款应用惹的祸