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今天我们来讲一下 Redis 集群实现的分布式 ID 的过程，总结一下 Redis 集群是否适合做分布式 ID？
首先是项目地址：
https://github.com/maqiankun/…
关于 Redis 集群生成分布式 ID，这里要先了解 redis 使用 lua 脚本的时候的 EVAL，EVALSHA 命令：
https://www.runoob.com/redis/…
https://www.runoob.com/redis/…
讲解一下 Redis 实现分布式 ID 的原理，这里用 java 语言来讲解：
这里的分布式 id 我们分成 3 部分组成：毫秒级时间，redis 集群的第多少个节点，每一个 redis 节点在每一毫秒的自增序列值
然后因为 window 是 64 位的，然后整数的时候第一位必须是 0，所以最大的数值就是 63 位的 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111，这里呢，我们分出来 41 位作为毫秒，然后 12 位作为 redis 节点的数量，然后 10 位做成 redis 节点在每一毫秒的自增序列值
41 位的二进制 11111111111111111111111111111111111111111 转换成 10 进制的毫秒就是 2199023255551，然后我们把 2199023255551 转换成时间就是 2039-09-07，也就是说可以用 20 年的
然后 12 位作为 redis 节点，所以最多就是 12 位的 111111111111，也就是最多可以支持 4095 个 redis 节点，
然后 10 位的 redis 每一个节点自增序列值，，这里最多就是 10 位的 1111111111，也就是说每一个 redis 节点可以每一毫秒可以最多生成 1023 个不重复 id 值
然后我们使用 java 代码来讲解这个原理，下面的 1565165536640L 是一个毫秒值，然后我们的的 redis 节点设置成 53，然后我们设置了两个不同的自增序列值，分别是 1 和 1023，下面的结果展示的就是在 1565165536640L 这一毫秒里面，53 号 redis 节点生成了两个不同的分布式 id 值
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class Test {public static void main(String[] args) {long buildId = buildId(1565165536640L, 53, 1);
System.out.println("分布式 id 是："+buildId);
long buildIdLast = buildId(1565165536640L, 53, 1023);
System.out.println("分布式 id 是："+buildIdLast);
}
public static long buildId(long miliSecond, long shardId, long seq) {return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
}
public class Test {public static void main(String[] args) {long buildId = buildId(1565165536640L, 53, 1);
System.out.println("分布式 id 是："+buildId);
long buildIdLast = buildId(1565165536640L, 53, 1023);
System.out.println("分布式 id 是："+buildIdLast);
}
public static long buildId(long miliSecond, long shardId, long seq) {return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
}结果如下所示
分布式 id 是：6564780070991352833
分布式 id 是：6564780070991353855那么有人要说了，你这也不符合分布式 id 的设置啊，完全没有可读性啊，这里我们可以使用下面的方式来获取这个分布式 id 的生成毫秒时间值，
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class Test {public static void main(String[] args) {long buildId = buildId(1565165536640L, 53, 1);
parseId(buildId);
long buildIdLast = buildId(1565165536640L, 53, 1023);
parseId(buildIdLast);
}
public static long buildId(long miliSecond, long shardId, long seq) {return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
public static void parseId(long id) {
long miliSecond = id >>> 22;
long shardId = (id & (0xFFF << 10)) >> 10;
System.err.println("分布式 id-"+id+"生成的时间是："+new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date(miliSecond)));
System.err.println("分布式 id-"+id+"在第"+shardId+"号 redis 节点生成");
}
}这样不就 ok 了，哈哈。
分布式 id-6564780070991352833 生成的时间是：2019-08-07
分布式 id-6564780070991352833 在第 53 号 redis 节点生成
分布式 id-6564780070991353855 生成的时间是：2019-08-07
分布式 id-6564780070991353855 在第 53 号 redis 节点生成实现集群版的 redis 的分布式 id 创建
此时我的分布式 redis 集群的端口分别是 6380，6381
首先是生成 Evalsha 命令安全 sha1 校验码，生成过程如下，
首先是生成 6380 端口对应的安全 sha1 校验码，首先进入到 redis 的 bin 目录里面，然后执行下面的命令下载 lua 脚本
wget https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator/blob/master/redis-script-node1.lua
然后执行下面的命令，生成 6380 端口对应的安全 sha1 校验码，此时看到是 be6d4e21e9113bf8af47ce72f3da18e00580d402
./redis-cli -p 6380 script load "$(cat redis-script-node1.lua)"
首先是生成 6381 端口对应的安全 sha1 校验码，首先进入到 redis 的 bin 目录里面，然后执行下面的命令下载 lua 脚本
wget https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator/blob/master/redis-script-node2.lua
然后执行下面的命令，生成 6381 端口对应的安全 sha1 校验码，此时看到是 97f65601d0aaf1a0574da69b1ff3092969c4310e
./redis-cli -p 6381 script load "$(cat redis-script-node2.lua)"
然后我们就使用上面的 sha1 校验码和下面的代码来生成分布式 id
项目图片如下
IdGenerator 类的代码如下所示
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException;
public class IdGenerator {
/**
* JedisPool, luaSha
*/
List<Pair<JedisPool, String>> jedisPoolList;
int retryTimes;
int index = 0;
private IdGenerator(List<Pair<JedisPool, String>> jedisPoolList,
int retryTimes) {
this.jedisPoolList = jedisPoolList;
this.retryTimes = retryTimes;
}
static public IdGeneratorBuilder builder() {return new IdGeneratorBuilder();
}
static class IdGeneratorBuilder {List<Pair<JedisPool, String>> jedisPoolList = new ArrayList();
int retryTimes = 5;
public IdGeneratorBuilder addHost(String host, int port, String luaSha) {jedisPoolList.add(Pair.of(new JedisPool(host, port), luaSha));
return this;
}
public IdGenerator build() {return new IdGenerator(jedisPoolList, retryTimes);
}
}
public long next(String tab) {for (int i = 0; i < retryTimes; ++i) {Long id = innerNext(tab);
if (id != null) {return id;}
}
throw new RuntimeException("Can not generate id!");
}
Long innerNext(String tab) {
index++;
int i = index % jedisPoolList.size();
Pair<JedisPool, String> pair = jedisPoolList.get(i);
JedisPool jedisPool = pair.getLeft();
String luaSha = pair.getRight();
Jedis jedis = null;
try {jedis = jedisPool.getResource();
List<Long> result = (List<Long>) jedis.evalsha(luaSha, 2, tab, ""
+ i);
long id = buildId(result.get(0), result.get(1), result.get(2),
result.get(3));
return id;
} catch (JedisConnectionException e) {if (jedis != null) {jedisPool.returnBrokenResource(jedis);
}
} finally {if (jedis != null) {jedisPool.returnResource(jedis);
}
}
return null;
}
public static long buildId(long second, long microSecond, long shardId,
long seq) {long miliSecond = (second * 1000 + microSecond / 1000);
return (miliSecond << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
}
public static List<Long> parseId(long id) {
long miliSecond = id >>> 22;
long shardId = (id & (0xFFF << 10)) >> 10;
List<Long> re = new ArrayList<Long>(4);
re.add(miliSecond);
re.add(shardId);
return re;
}
}Example 的代码如下所示，下面的 while 循环的目的就是为了打印多个分布式 id，下面的 tab 变量就是 evalsha 命令里面的参数，可以根据自己的需求来定义
package io.github.hengyunabc.redis;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.List;
public class Example {public static void main(String[] args) {
String tab = "这个就是 evalsha 命令里面的参数，随便定义";
IdGenerator idGenerator = IdGenerator.builder()
.addHost("47.91.248.236", 6380, "be6d4e21e9113bf8af47ce72f3da18e00580d402")
.addHost("47.91.248.236", 6381, "97f65601d0aaf1a0574da69b1ff3092969c4310e")
.build();
int hello = 0;
while (hello<3){long id = idGenerator.next(tab);
System.out.println("分布式 id 值:" + id);
List<Long> result = IdGenerator.parseId(id);
System.out.println("分布式 id 生成的时间是:" + new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date(result.get(0))) );
System.out.println("redis 节点:" + result.get(1));
hello++;
}
}
}此时打印结果如下所示
分布式 id 值:6564819854640022531
分布式 id 生成的时间是:2019-08-07
redis 节点:1
分布式 id 值:6564819855189475330
分布式 id 生成的时间是:2019-08-07
redis 节点:0
分布式 id 值:6564819855361442819
分布式 id 生成的时间是:2019-08-07
redis 节点:1到这里 redis 集群版的分布式 id 就算搞定了，完美؏؏☝ᖗ乛◡乛ᖘ☝؏؏
Redis 集群实现的分布式 id 是否适合做分布式 id 呢？
我觉得 Redis 集群实现分布式 ID 是可以供我们开发中的基本使用的，但是我还是觉得它有下面的两个问题：
1：这里我们可以给上一篇的数据库自增 ID 机制进行对比，其实 Redis 集群可以说是解决了数据库集群创建分布式 ID 的性能问题，但是 Redis 集群系统水平扩展还是比较困难，如果以后想对 Redis 集群增加 Redis 节点的话，还是会和数据库集群的节点扩展一样麻烦。
2：还有就是如果你的项目里面没有使用 Redis，那么你就要引入新的组件，这也是一个比较麻烦的问题。
原文链接
其他分布式 ID 系列快捷键：
分布式 ID 系列（1）——为什么需要分布式 ID 以及分布式 ID 的业务需求
分布式 ID 系列（2）——UUID 适合做分布式 ID 吗
分布式 ID 系列（3）——数据库自增 ID 机制适合做分布式 ID 吗
分布式 ID 系列（4）——Redis 集群实现的分布式 ID 适合做分布式 ID 吗
分布式 ID 系列（5）——Twitter 的雪法算法 Snowflake 适合做分布式 ID 吗
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