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需求场景#xff1a; 总部采集分支的数据#xff0c;由于分支的 id 是子增的主键 id#xff0c;所以会出现重复的 id#xff0c;但是这个 id 需要作为标识#xff0c;没有实际作用#xff0c;这里选择的是分布式 id 雪花算法生成 id 存储用来标识#xff0c;这…场景介绍
需求场景 总部采集分支的数据由于分支的 id 是子增的主键 id所以会出现重复的 id但是这个 id 需要作为标识没有实际作用这里选择的是分布式 id 雪花算法生成 id 存储用来标识这个项目基于 gva 进行开发的可以使用 sonyflake 和 snowflake 两个实现方式都可以解决这个问题这里选择 snowflake 进行设计
什么是雪花算法
雪花算法由Twitter开源是一种分布式唯一ID生成算法。这种算法的主要特点是简单、高效生成的64位整数ID全局唯一且趋势递增。在单机上雪花算法生成的ID也能保持递增特性但在不同的机器上由于各自有不同的时间戳因此生成的ID不会冲突。
这种算法的性能相当高每秒中能生成数百万的自增ID。因此雪花算法被广泛应用于分布式系统中需要唯一ID的场景。例如美团开源的分布式ID生成器Leaf也采用了雪花算法来保证全局唯一和趋势递增。
代码实现
我这边演示是通过插件注入的方式进行对 gva 进行二开在 gva 后端模块的 server/plugin 中创建一个新的业务目录里面创建一个 utils 工具文件夹然后创建一个名字为 snowflake.go 文件并且在 server 的全局 config.yaml文件配置一个 snowflake在 main.go 主函数进行初始化以后就可以生成对应的雪花 id 了 拉取 snowflake go get github.com/bwmarrin/snowflakeconfig.yaml 添加下面内容 snowflake:start-time: 2024-01-01 # stringmachineID: 1 # int64plugin/工程目录添加config // Snowflake 雪花机器结构体
type Snowflake struct {StartTime string mapstructure:start-time json:start-time yaml:start-timeMachineID int64 mapstructure:machineID json:machineID yaml:machineID
}全局config/config.go 中绑定注入这个 Snowflake 结构体 type Server struct {..........// 雪花Snowflake config.Snowflake mapstructure:snowflake json:snowflake yaml:snowflake
}plugin/项目目录 创建 utils/snowflake.go package utilsimport (errorssf github.com/bwmarrin/snowflaketime
)var node *sf.Node// SnowflakeInit 初始化
func SnowflakeInit(startTime string, machineID int64) (err error) {var start_time time.Timestart_time, err time.Parse(2006-01-02, startTime)if err ! nil {return errors.New(生成 id 失败)}sf.Epoch start_time.UnixNano() / 1000000node, err sf.NewNode(machineID)return
}// GenID 生成雪花 id
func GenID() int64 {return node.Generate().Int64()
} 主函数 main.go 初始化这个值 func main() {.....// 初始化雪花算法方法 SnowflakeInitif err : utils.SnowflakeInit(global.GVA_CONFIG.Snowflake.StartTime, global.GVA_CONFIG.Snowflake.MachineID); err ! nil {fmt.Println(初始化雪花算法失败, err)return}fmt.Println(测试 id, utils.GenID())
}结果
