雪花算法分布式ID生成器

该项目的目的是提供一个轻量级、高并发、高可用的生成唯一ID的服务，生成的ID是一个64位的 长整型，全局唯一，保持递增，相对有序。基于twitter的雪花算法来生成ID,用于取代UUID那种无序、128位的字符串形式的ID，提供 一种更加高效、人性化的全局唯一ID的生成方式，目前单机CPU4核、内存8G压测的并发数可以达到 250万/每秒，即每秒最多可以生成250万个唯一的ID，当然如果部署集群的话，这个数据可以 更高。

具体的教程可以参考：基于twitter雪花算法的分布式ID —— Java篇

特点

• 基于twitter的雪花算法生成ID;
• 基于netty框架提供通信层接入；
• 提供HTTP和SDK两种方式接入；
• 轻量级、高并发、易伸缩；
• 部署简单，支持分布式部署；
  

接入

服务器支持两种方式接入：HTTP和SDK，无论哪一种方式接入，对于同一台服务器来说，调用的是同 一个ID生成器，所以得到的ID都是递增、有序的。

HTTP接入

HTTP的接入方式很简单，直接访问IP+端口即可，或者域名+端口，端口号固定为16830。如果你不喜欢这种带有端口号的方式，可以考虑配置Nginx来做代理转发，配置Nginx对于部署分布式ID集群也有好处，可以通过Nginx来做负载均衡。

SDK接入

SDK接入前需要在自己的项目中加入SDK的jar包，或者自己写一个SDK来接入，语言不限。

关于SDK client 调用可参考sdks/SdkClient.java ，也可以参考调用core/SnowFlake.java，只不过这种方式本地调用；

目前SDK接入采用自定义协议，请求id(rqid)和数据中心did，sdkServer会根据这两个参数进行生成全局Id，具体协议组成部分请看 sdks/SdkProto；

部署

部署之前需要把项目源码打包成jar包，或者使用项目打包好的jar包，把jar包上传到服务器，执行如下命令：
·java -jar distributedid.jar 1 2· 执行上面命令指定了两个参数1和2，前面的1代表数据中心标识，后面的2代表的是机器或进程标识.

如果不指定这两个参数，那么会使用默认的值1。如果只考虑部署单机服务器，那么可以不考虑这两个参数，

如果需要分布式集群来生成ID时，需要指定数据中心标识ID和机器进程标识ID，并且每一个服务器的数据中心标识ID和机器进程标识ID作为联合键全局唯一，这样才能保证集群生成的ID都是唯一的。

目前已经集成docker化构建镜像；

构建步骤为：

1、首先执行maven编译命令 mvn clean install

2、进入本项目的根目录，执行 docker build

3、查看是否生成了镜像，docker images

以上构建镜像对于人工操作比较繁琐，建议使用genkins 方式；当然也可以使用其他集成插件：

	<plugin>
					<groupId>com.spotify</groupId>
                    <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
                    <version>0.4.13</version>
                    <executions>
                        <execution>
                            <id>tag-image-version</id>
                            <phase>package</phase>
                            <goals>
                                <goal>tag</goal>
                            </goals>
                            <configuration>
                                <image>flowable/${project.build.finalName}</image>
                                <newName>IP:2375/flowable/${project.build.finalName}:${project.version}</newName>
                                <serverId>docker-hub</serverId>
                                <pushImage>true</pushImage>
                            </configuration>
                        </execution>
                        <execution>
                            <id>tag-image-latest</id>
                            <phase>package</phase>
                            <goals>
                                <goal>tag</goal>
                            </goals>
                            <configuration>
                                <image>flowable/${project.build.finalName}</image>
                                		<newName>IP:2375/flowable/${project.build.finalName}:latest</newName>
                                <serverId>docker-hub</serverId>
                                <pushImage>true</pushImage>
                            </configuration>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>

注：该插件需要开启docker仓库远程api端口

测试

准备

1. 由于对本项目采用了限流算法基于信号量方式，所以需要调高GlobalConfig.HANDLE_HTTP_TPS 这参数，也视情况下，也可以修改 GlobalConfig.ACQUIRE_TIMEOUTMILLIS 限流时间；如在win下测试，需要注意win-os下tcp最大连接数；
2. 需要会使用一些压测工具，及一些压测技巧；
3. 如果想测试到并发最大值，需要将服务机器单独部署，及准备多台测试机器；

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