CosId 1.1.0 发布，通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器
CosId 通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器
介绍
CosId 旨在提供通用、灵活、高性能的分布式系统 ID 生成器。 目前提供了俩大类 ID 生成器：SnowflakeId （单机 TPS 性能：409W/s JMH 基准测试）、SegmentId( RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000) ：3687W+/s JMH 基准测试)。
更新内容（1.1.0） 🎉 🎉 🎉
- 增强：RedisIdGenerator 抽象升级为 SegmentId（号段模式）。
- 新增：添加 IdSegmentDistributor api，提升号段模式扩展性，以便未来支持更多类型的号段存储器。
- 增强：将共享 IdGenerator 以 key:__share__ ，注入 IdGeneratorProvider，统一 IdGeneratorProvider 使用体验。
- 升级：将 gradle 版本升级到 7.1 。
SnowflakeId
SnowflakeId 使用
Long（64 bits） 位分区来生成 ID 的一种分布式 ID 算法。 通用的位分配方案为：timestamp(41 bits) +machineId(10 bits) +sequence(12 bits) = 63 bits 。
- 41 位
timestamp= (1L<<41)/(1000/3600/365) 约可以存储 69 年的时间戳，即可以使用的绝对时间为EPOCH+ 69 年，一般我们需要自定义EPOCH为产品开发时间，另外还可以通过压缩其他区域的分配位数，来增加时间戳位数来延长可用时间。 - 10 位
machineId= (1L<<10) = 1024 即相同业务可以部署 1024 个副本 (在 Kubernetes 概念里没有主从副本之分，这里直接沿用 Kubernetes 的定义) 实例，一般情况下没有必要使用这么多位，所以会根据部署规模需要重新定义。 - 12 位
sequence= (1L<<12) * 1000 = 4096000 即单机每秒可生成约 409W 的 ID，全局同业务集群可产生 4096000*1024=419430W=41.9亿(TPS)。
从 SnowflakeId 设计上可以看出:
![👍]()
timestamp在高位，所以 SnowflakeId 是本机单调递增的，受全局时钟同步影响 SnowflakeId 是全局趋势递增的。![👍]()
SnowflakeId 不对任何第三方中间件有强依赖关系，并且性能也非常高。![👍]()
位分配方案可以按照业务系统需要灵活配置，来达到最优使用效果。![👎]()
强依赖本机时钟，潜在的时钟回拨问题会导致 ID 重复。![👎]()
machineId需要手动设置，实际部署时如果采用手动分配machineId，会非常低效。
强依赖本机时钟，潜在的时钟回拨问题会导致 ID 重复。CosId-SnowflakeId 主要解决 SnowflakeId 俩大问题：机器号分配问题、时钟回拨问题。 并且提供更加友好、灵活的使用体验。
MachineIdDistributor (MachineId 分配器)
目前 CosId 提供了以下三种
MachineId分配器。
ManualMachineIdDistributor
cosid: snowflake: machine: distributor: type: manual manual: machine-id: 0
手动分配
MachineId。
StatefulSetMachineIdDistributor
cosid: snowflake: machine: distributor: type: stateful_set
使用
Kubernetes的StatefulSet提供的稳定的标识 ID 作为机器号。
RedisMachineIdDistributor
cosid: snowflake: machine: distributor: type: redis
使用
Redis作为机器号的分发存储。
ClockBackwardsSynchronizer (时钟回拨同步器)
cosid: snowflake: clock-backwards: spin-threshold: 10 broken-threshold: 2000
默认提供的 DefaultClockBackwardsSynchronizer 时钟回拨同步器使用主动等待同步策略，spinThreshold(默认值 10 毫秒) 用于设置自旋等待阈值， 当大于spinThreshold 时使用线程休眠等待时钟同步，如果超过brokenThreshold(默认值 2 秒)时会直接抛出ClockTooManyBackwardsException异常。
MachineStateStorage (机器状态存储)
public class MachineState {
public static final MachineState NOT_FOUND = of(-1, -1);
private final int machineId;
private final long lastTimeStamp;
public MachineState(int machineId, long lastTimeStamp) {
this.machineId = machineId;
this.lastTimeStamp = lastTimeStamp;
}
public int getMachineId() {
return machineId;
}
public long getLastTimeStamp() {
return lastTimeStamp;
}
public static MachineState of(int machineId, long lastStamp) {
return new MachineState(machineId, lastStamp);
}
}
cosid: snowflake: machine: state-storage: local: state-location: ./cosid-machine-state/
默认提供的 LocalMachineStateStorage 本地机器状态存储，使用本地文件存储机器号、最近一次时间戳，用作 MachineState 缓存。
ClockSyncSnowflakeId (主动时钟同步 SnowflakeId)
cosid: snowflake: share: clock-sync: true
默认 SnowflakeId 当发生时钟回拨时会直接抛出 ClockBackwardsException 异常，而使用 ClockSyncSnowflakeId 会使用 ClockBackwardsSynchronizer 主动等待时钟同步来重新生成 ID，提供更加友好的使用体验。
SafeJavaScriptSnowflakeId (JavaScript 安全的 SnowflakeId)
SnowflakeId snowflakeId=SafeJavaScriptSnowflakeId.ofMillisecond(1);
JavaScript 的 Number.MAX_SAFE_INTEGER 只有 53 位，如果直接将 63 位的 SnowflakeId 返回给前端，那么会值溢出的情况，通常我们可以将SnowflakeId 转换为 String 类型或者自定义 SnowflakeId 位分配来缩短 SnowflakeId 的位数 使 ID 提供给前端时不溢出。
SnowflakeFriendlyId (可以将 SnowflakeId 解析成可读性更好的 SnowflakeIdState )
cosid: snowflake: share: friendly: true
public class SnowflakeIdState {
private final long id;
private final int machineId;
private final long sequence;
private final LocalDateTime timestamp;
/**
* {@link #timestamp}-{@link #machineId}-{@link #sequence}
*/
private final String friendlyId;
}
public interface SnowflakeFriendlyId extends SnowflakeId {
SnowflakeIdState friendlyId(long id);
SnowflakeIdState ofFriendlyId(String friendlyId);
default SnowflakeIdState friendlyId() {
long id = generate();
return friendlyId(id);
}
}
SnowflakeFriendlyId snowflakeFriendlyId=new DefaultSnowflakeFriendlyId(snowflakeId);
SnowflakeIdState idState=snowflakeFriendlyId.friendlyId();
idState.getFriendlyId(); //20210623131730192-1-0
SegmentId (号段模式)
RedisIdSegmentDistributor (使用Redis作为号段分发存储)
cosid: segment: enabled: true distributor: type: redis share: offset: 0 step: 100 provider: bizC: offset: 10000 step: 100 bizD: offset: 10000 step: 100
RedisIdSegmentDistributor 步长设置为 1 时（每次生成ID都需要执行一次 Redis 网络 IO 请求）TPS 性能约为 21W/s (JMH 基准测试) ，如果在部分场景下我们对 ID 生成的 TPS 性能有更高的要求，那么可以选择使用增加每次ID分发步长来降低网络 IO 请求频次，提高 IdGenerator 性能（比如增加步长为 1000，性能可提升到 3545W+/s JMH 基准测试）。
IdGeneratorProvider
cosid: snowflake: provider: bizA: # epoch: # timestamp-bit: sequence-bit: 12 bizB: # epoch: # timestamp-bit: sequence-bit: 12
IdGenerator idGenerator=idGeneratorProvider.get("bizA");
在实际使用中我们一般不会所有业务服务使用同一个 IdGenerator ，而是不同的业务使用不同的 IdGenerator，那么 IdGeneratorProvider 就是为了解决这个问题而存在的，他是 IdGenerator 的容器，可以通过业务名来获取相应的 IdGenerator。
Examples
安装
Gradle
Kotlin DSL
val cosidVersion = "1.1.0";
implementation("me.ahoo.cosid:spring-boot-starter-cosid:${cosidVersion}")
Maven
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <artifactId>demo</artifactId> <properties> <cosid.version>1.1.0</cosid.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>me.ahoo.cosid</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cosid</artifactId> <version>${cosid.version}</version> </dependency> </dependencies> </project>
application.yaml
cosid: namespace: ${spring.application.name} snowflake: enabled: true # epoch: 1577203200000 clock-backwards: spin-threshold: 10 broken-threshold: 2000 machine: # stable: true # machine-bit: 10 # instance-id: ${HOSTNAME} distributor: type: redis # manual: # machine-id: 0 state-storage: local: state-location: ./cosid-machine-state/ share: clock-sync: true friendly: true provider: bizA: # timestamp-bit: sequence-bit: 12 bizB: # timestamp-bit: sequence-bit: 12 segment: enabled: true distributor: type: redis share: offset: 0 step: 100 provider: bizC: offset: 10000 step: 100 bizD: offset: 10000 step: 100
JMH-Benchmark
- 基准测试运行环境：笔记本开发机 ( MacBook Pro (M1) )
- 所有基准测试都在开发笔记本上执行。
- Redis 部署环境也在该笔记本开发机上。
SnowflakeId
Benchmark Mode Cnt Score Error Units SnowflakeIdBenchmark.millisecondSnowflakeId_generate thrpt 4093924.313 ops/s SnowflakeIdBenchmark.safeJsMillisecondSnowflakeId_generate thrpt 511542.292 ops/s SnowflakeIdBenchmark.safeJsSecondSnowflakeId_generate thrpt 511939.629 ops/s SnowflakeIdBenchmark.secondSnowflakeId_generate thrpt 4204761.870 ops/s
RedisIdSegmentDistributorBenchmark
gradle cosid-redis:jmh
Benchmark Mode Cnt Score Error Units RedisIdSegmentDistributorBenchmark.step_1 thrpt 25 220218.848 ± 2070.786 ops/s RedisIdSegmentDistributorBenchmark.step_100 thrpt 25 3605422.967 ± 13479.405 ops/s RedisIdSegmentDistributorBenchmark.step_1000 thrpt 25 36874696.252 ± 357214.292 ops/s
