springboot~多节点应用里的雪花算法唯一性

雪花算法的唯一性,在单个节点中是可以保证的,对应kubernetes中的应用,如果是横向扩展后,进行多副本的情况下,可能出现重复的ID,这需要我们按着pod_name进行一个workId的生成,我还是建议通过不引入第三方组件和网络请求的前提下解决这个问题,所以我修改了kubernetes的yaml文件。

  • k8s的yaml配置

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
    name: my-app
    spec:
    replicas: 3
    selector:
    matchLabels:
    app: my-app
    template:
    metadata:
    labels:
    app: my-app
    spec:
    containers:
    - name: my-container
    image: my-image:latest
    env:
    - name: POD_NAME
    valueFrom:
    fieldRef:
    fieldPath: metadata.name # 获取当前 Pod 的名称

  • 字符串(0~1024)数字方法,通过掩码的方式

    ```
    public static int stringToNumber(String input) {
    // 使用CRC32计算字符串的哈希值
    CRC32 crc = new CRC32();
    byte[] bytes = input.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
    crc.update(bytes);

        // 获取哈希值并限制在0到1023之间
        long hashValue = crc.getValue();
        return (int) (hashValue % 1024);
    }
    

    ```

  • 获取服务器机器码

    ```
    /*
    * 获取机器码.
    * @return
    /
    public static String getUniqueMachineId() {
    StringBuilder uniqueId = new StringBuilder();

        try {
            // 获取本机的IP地址
            InetAddress localHost = InetAddress.getLocalHost();
            uniqueId.append(localHost.getHostAddress()).append("_");
    
            // 获取网络接口并获取MAC地址
            Enumeration networkInterfaces = NetworkInterface.getNetworkInterfaces();
            while (networkInterfaces.hasMoreElements()) {
                NetworkInterface networkInterface = networkInterfaces.nextElement();
                byte[] mac = networkInterface.getHardwareAddress();
                if (mac != null) {
                    for (int i = 0; i < mac.length; i++) {
                        uniqueId.append(String.format("%02X", mac[i]));
                        if (i < mac.length - 1) {
                            uniqueId.append("-");
                        }
                    }
                    uniqueId.append("_");
                }
            }
    
            // 添加系统信息作为补充
            String osName = System.getProperty("os.name");
            String osVersion = System.getProperty("os.version");
            String userName = System.getProperty("user.name");
            uniqueId.append(osName).append("_").append(osVersion).append("_").append(userName);
    
        }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    
        return uniqueId.toString();
    }
    

    ```

  • ID生成器的改进

    ```
    @Slf4j
    public class IdUtils {

    static SnowFlakeGenerator snowFlakeGenerator;
    
    public static String generateId() {
        if (snowFlakeGenerator == null) {
            long podNameCode = stringToNumber(Optional.ofNullable(System.getenv("POD_NAME")).orElse(stringToNumber(getUniqueMachineId())));
            log.debug("podNameCode:{}", podNameCode);
            snowFlakeGenerator = new SnowFlakeGenerator(podNameCode);
    
        }
        return snowFlakeGenerator.hexNextId();
    }
    

    ```

文章整理自互联网,只做测试使用。发布者:Lomu,转转请注明出处:https://www.it1024doc.com/5012.html

(0)
LomuLomu
上一篇 2024 年 12 月 31 日 上午4:16
下一篇 2024 年 12 月 31 日

相关推荐

  • MySQL 面试题

    MySQL 中有哪几种锁? 全局锁、行级锁、自增锁、记录锁、外键锁、间隙锁、表级锁、元数据锁、意向锁、临键锁 MySQL 中有哪些不同的表格? 基础表、临时表、系统表、信息表、性能模式表、分区表、外键表、触发器使用的表、存储过程和函数使用的表 简述在 MySQL 数据库中 MyISAM 和 InnoDB 的区别? 事务支持 InnoDB:支持事务处理,具有提…

    未分类 2025 年 1 月 10 日
    36000
  • 新版 Cursor 把其他 AI 编程工具按在地上摩擦了!

    大家好,我是汤师爷~ AI编程助手Cursor背后的Anysphere公司刚刚完成了1亿美元的B轮融资,估值直接飙升至26亿美元。 四个月前,这家公司刚拿下6000万美元,估值还只有4亿美元。如今,增长6.5倍,这速度,简直让人怀疑开挂了。 Anysphere不仅融资拿到手软,收入增长更是逆天。 公司从4月的年收入400万美元,短短六个月后,10月的月收入竟…

    2025 年 1 月 15 日
    55000
  • PostgreSQL 的历史

    title: PostgreSQL 的历史date: 2024/12/23updated: 2024/12/23author: cmdragon excerpt:PostgreSQL 是一款功能强大且广泛使用的开源关系型数据库管理系统。其历史可以追溯到1986年,当时由加州大学伯克利分校的一个研究团队开发。文章将深入探讨 PostgreSQL 的起源、发展历…

    2024 年 12 月 31 日
    41000
  • 促销系统:促销活动、优惠券、优惠规则概念模型设计

    大家好,我是汤师爷~ 概念模型设计是促销系统开发的关键环节,我们需要基于之前的功能分析,将复杂的促销业务拆解成清晰的领域概念,这些概念之间的关系界定和边界划分,将直接决定系统的可维护性和扩展性。 促销系统核心概念模型 通过对促销业务的分析,我们可以抽象出促销系统的关键概念模型。 1、促销活动模型 促销活动模型对活动的各个要素和规则进行抽象,包含活动名称、描述…

    2025 年 1 月 13 日
    58700
  • 基于Redis有序集合实现滑动窗口限流

    滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法,它将时间划分为若干个固定大小的窗口,每个窗口内记录了该时间段内的请求次数。通过动态地滑动窗口,可以动态调整限流的速率,以应对不同的流量变化。 整个限流可以概括为两个主要步骤: 统计窗口内的请求数量 应用限流规则 Redis有序集合每个value有一个score(分数),基于score我们可以定义一个时间窗口,然后每次…

    2024 年 12 月 31 日
    46200

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

联系我们

400-800-8888

在线咨询: QQ交谈

邮件:admin@example.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

关注微信