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实现动机

传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各大数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如MySQL的自增键。对于MySQL而言，分库分表之后，不同表生成全局唯一的Id是非常棘手的问题。因为同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键是无法互相感知的，这样会造成重复Id的生成。我们当然可以通过约束表生成键的规则来达到数据的不重复，但是这需要引入额外的运维力量来解决重复性问题，并使框架缺乏扩展性。

目前有许多第三方解决方案可以完美解决这个问题，比如UUID等依靠特定算法自生成不重复键（由于InnoDB采用的B+Tree索引特性，UUID生成的主键插入性能较差），或者通过引入Id生成服务等。但也正因为这种多样性导致了Sharding-JDBC如果强依赖于任何一种方案就会限制其自身的发展。

基于以上的原因，最终采用了以JDBC接口来实现对于生成Id的访问，而将底层具体的Id生成实现分离出来。

摘自sharding-jdbc分布式主键

sharding-jdbc的分布式ID采用twitter开源的snowflake算法，不需要依赖任何第三方组件，这样其扩展性和维护性得到最大的简化；但是snowflake算法的缺陷（强依赖时间，如果时钟回拨，就会生成重复的ID），sharding-jdbc没有给出解决方案，如果用户想要强化，需要自行扩展；

扩展：美团的分布式ID生成系统也是基于snowflake算法，并且解决了时钟回拨的问题，读取有兴趣请阅读Leaf——美团点评分布式ID生成系统

分布式ID简介

github上对分布式ID这个特性的描述是：Distributed Unique Time-Sequence Generation，两个重要特性是：分布式唯一和时间序；基于Twitter Snowflake算法实现，长度为64bit；64bit组成如下：
* 1bit sign bit.
* 41bits timestamp offset from 2016.11.01(Sharding-JDBC distributed primary key published data) to now.
* 10bits worker process id.
* 12bits auto increment offset in one mills.

分布式ID源码分析

核心源码在sharding-jdbc-core模块中的com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.keygen.DefaultKeyGenerator.java中：

public final class DefaultKeyGenerator implements KeyGenerator {

    public static final long EPOCH;

    // 自增长序列的长度（单位是位时的长度）
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;

    // workerId的长度（单位是位时的长度）
    private static final long WORKER_ID_BITS = 10L;

    private static final long SEQUENCE_MASK = (1 << SEQUENCE_BITS) - 1;

    private static final long WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS = SEQUENCE_BITS;

    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS = WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS + WORKER_ID_BITS;

    // 位运算计算workerId的最大值（workerId占10位，那么1向左移10位就是workerId的最大值）
    private static final long WORKER_ID_MAX_VALUE = 1L << WORKER_ID_BITS;

    @Setter
    private static TimeService timeService = new TimeService();

    private static long workerId;

    // EPOCH就是起始时间，从2016-11-01 00:00:00开始的毫秒数
    static {
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.set(2016, Calendar.NOVEMBER, 1);
        calendar.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 0);
        calendar.set(Calendar.MINUTE, 0);
        calendar.set(Calendar.SECOND, 0);
        calendar.set(Calendar.MILLISECOND, 0);
        EPOCH = calendar.getTimeInMillis();
    }

    private long sequence;

    private long lastTime;

    /**
     * 得到分布式唯一ID需要先设置workerId，workId的值范围[0, 1024)
     * @param workerId work process id
     */
    public static void setWorkerId(final long workerId) {
        // google-guava提供的入参检查方法：workerId只能在0~WORKER_ID_MAX_VALUE之间；
        Preconditions.checkArgument(workerId >= 0L && workerId < WORKER_ID_MAX_VALUE);
        DefaultKeyGenerator.workerId = workerId;
    }

    /**
     * 调用该方法，得到分布式唯一ID
     * @return key type is @{@link Long}.
     */
    @Override
    public synchronized Number generateKey() {
        long currentMillis = timeService.getCurrentMillis();
        // 每次取分布式唯一ID的时间不能少于上一次取时的时间
        Preconditions.checkState(lastTime <= currentMillis, "Clock is moving backwards, last time is %d milliseconds, current time is %d milliseconds", lastTime, currentMillis);
        // 如果同一毫秒范围内，那么自增，否则从0开始
        if (lastTime == currentMillis) {
            // 如果自增后的sequence值超过4096，那么等待直到下一个毫秒
            if (0L == (sequence = ++sequence & SEQUENCE_MASK)) {
                currentMillis = waitUntilNextTime(currentMillis);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 更新lastTime的值，即最后一次获取分布式唯一ID的时间
        lastTime = currentMillis;
        // 从这里可知分布式唯一ID的组成部分；
        return ((currentMillis - EPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS) | (workerId << WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS) | sequence;
    }

    // 获取下一毫秒的方法：死循环获取当前毫秒与lastTime比较，直到大于lastTime的值；
    private long waitUntilNextTime(final long lastTime) {
        long time = timeService.getCurrentMillis();
        while (time <= lastTime) {
            time = timeService.getCurrentMillis();
        }
        return time;
    }
}

获取workerId的三种方式

sharding-jdbc的sharding-jdbc-plugin模块中，提供了三种方式获取workerId的方式，并提供接口获取分布式唯一ID的方法–generateKey()，接下来对各种方式如何生成workerId进行分析；

HostNameKeyGenerator

根据hostname获取，源码如下（HostNameKeyGenerator.java）：

/**
 * 根据机器名最后的数字编号获取工作进程Id.如果线上机器命名有统一规范,建议使用此种方式.
 * 例如机器的HostName为:dangdang-db-sharding-dev-01(公司名-部门名-服务名-环境名-编号)
 * ,会截取HostName最后的编号01作为workerId.
 *
 * @author DonneyYoung
 **/
 static void initWorkerId() {
    InetAddress address;
    Long workerId;
    try {
        address = InetAddress.getLocalHost();
    } catch (final UnknownHostException e) {
        throw new IllegalStateException("Cannot get LocalHost InetAddress, please check your network!");
    }
    // 先得到服务器的hostname，例如JTCRTVDRA44，linux上可通过命令"cat /proc/sys/kernel/hostname"查看；
    String hostName = address.getHostName();
    try {
        // 计算workerId的方式：
        // 第一步hostName.replaceAll("\\d+$", "")，即去掉hostname后纯数字部分，例如JTCRTVDRA44去掉后就是JTCRTVDRA
        // 第二步hostName.replace(第一步的结果, "")，即将原hostname的非数字部分去掉，得到纯数字部分，就是workerId
        workerId = Long.valueOf(hostName.replace(hostName.replaceAll("\\d+$", ""), ""));
    } catch (final NumberFormatException e) {
        throw new IllegalArgumentException(String.format("Wrong hostname:%s, hostname must be end with number!", hostName));
    }
    DefaultKeyGenerator.setWorkerId(workerId);
}

IPKeyGenerator

根据IP获取，源码如下（IPKeyGenerator.java）：

/**
 * 根据机器IP获取工作进程Id,如果线上机器的IP二进制表示的最后10位不重复,建议使用此种方式
 * ,列如机器的IP为192.168.1.108,二进制表示:11000000 10101000 00000001 01101100
 * ,截取最后10位 01 01101100,转为十进制364,设置workerId为364.
 */
static void initWorkerId() {
    InetAddress address;
    try {
        // 首先得到IP地址，例如192.168.1.108
        address = InetAddress.getLocalHost();
    } catch (final UnknownHostException e) {
        throw new IllegalStateException("Cannot get LocalHost InetAddress, please check your network!");
    }
    // IP地址byte[]数组形式，这个byte数组的长度是4，数组0~3下标对应的值分别是192，168，1，108
    byte[] ipAddressByteArray = address.getAddress();
    // 由这里计算workerId源码可知，workId由两部分组成：
    // 第一部分(ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 2] & 0B11) << Byte.SIZE：ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 2]即取byte[]倒数第二个值，即1，然后&0B11，即只取最后2位（IP段倒数第二个段取2位，IP段最后一位取全部8位，总计10位），然后左移Byte.SIZE，即左移8位（因为这一部分取得的是IP段中倒数第二个段的值）；
    // 第二部分(ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 1] & 0xFF)：ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 1]即取byte[]最后一位，即108，然后&0xFF，即通过位运算将byte转为int；
    // 最后将第一部分得到的值加上第二部分得到的值就是最终的workId
    DefaultKeyGenerator.setWorkerId((long) (((ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 2] & 0B11) << Byte.SIZE) + (ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 1] & 0xFF)));
}

IPSectionKeyGenerator

根据IP段获取，源码如下（IPSectionKeyGenerator.java）：

/**
 * 浏览 {@link IPKeyGenerator} workerId生成的规则后，感觉对服务器IP后10位（特别是IPV6）数值比较约束.
 * 
 * <p>
 * 有以下优化思路：
 * 因为workerId最大限制是2^10，我们生成的workerId只要满足小于最大workerId即可。
 * 1.针对IPV4:
 * ....IP最大 255.255.255.255。而（255+255+255+255) < 1024。
 * ....因此采用IP段数值相加即可生成唯一的workerId，不受IP位限制。
 * 2.针对IPV6:
 * ....IP最大ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff
 * ....为了保证相加生成出的workerId < 1024,思路是将每个bit位的后6位相加。这样在一定程度上也可以满足workerId不重复的问题。
 * </p>
 * 使用这种IP生成workerId的方法,必须保证IP段相加不能重复
 *
 * @author DogFc
 */
static void initWorkerId() {
    InetAddress address;
    try {
        address = InetAddress.getLocalHost();
    } catch (final UnknownHostException e) {
        throw new IllegalStateException("Cannot get LocalHost InetAddress, please check your network!");
    }
    // 得到IP地址的byte[]形式值
    byte[] ipAddressByteArray = address.getAddress();
    long workerId = 0L;
    //如果是IPV4，计算方式是遍历byte[]，然后把每个IP段数值相加得到的结果就是workerId
    if (ipAddressByteArray.length == 4) {
        for (byte byteNum : ipAddressByteArray) {
            workerId += byteNum & 0xFF;
        }
        //如果是IPV6，计算方式是遍历byte[]，然后把每个IP段后6位（& 0B111111 就是得到后6位）数值相加得到的结果就是workerId
    } else if (ipAddressByteArray.length == 16) {
        for (byte byteNum : ipAddressByteArray) {
            workerId += byteNum & 0B111111;
        }
    } else {
        throw new IllegalStateException("Bad LocalHost InetAddress, please check your network!");
    }
    DefaultKeyGenerator.setWorkerId(workerId);
}

4. sharding-jdbc源码之分布式ID

实现动机

分布式ID简介

分布式ID源码分析

获取workerId的三种方式

HostNameKeyGenerator

IPKeyGenerator

IPSectionKeyGenerator

7. sharding-jdbc源碼之group by結果合併(2)

6. sharding-jdbc源碼之group by結果合併(1)

21.sharding-jdbc源碼之SQL解析-詞法分析

15. sharding-jdbc源碼之EventBus-輕量級進程內事件分發組件

2. sharding-jdbc源碼之Configuration

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結