dubbo中的id生成算法

为什么设置id

服务消费者发送请求到服务提供者，在请求体中可以设置一个字段是该请求的id，发送出去之后只需要在一个while循环中去restMap中根据id去找结果即可，因为服务提供者在处理完后会把结果发给客户端，客户端会把这个结果放在这个全局的restMap中，这样就能够实现请求和响应的一一对应。

那么id需要保证它的唯一性，否则可能会有若干请求的响应和请求id是多对一。

采用哪种算法生成id

UUID

UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的
UUID由以下几部分的组合：
（1）当前日期和时间，UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。
（2）时钟序列。
（3）全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得。
通过组成可以看出，首先每台机器的mac地址是不一样的，那么如果出现重复，可能是同一时间下生成的id可能相同，不会存在不同时间内生成重复的数据.

可以使用uuid，需要注意的是 uuid 的生成，因为在一台机器上可能会并发的发送请求，那么此时uuid可能会重复，所以在代理类中，需要这样设置

private static final Object lock = new Object(); // 类变量
     
     
    // 在生成uuid 时加锁
         
synchronized (lock){
      rpcInvocation.setUuid(UUID.randomUUID().toString());
}

雪花算法

雪花算法（snowflake）生成Id重复问题_暗夜猎手-大魔王的博客-CSDN博客_雪花算法生成id重复的坑

分布式多个机器生成id，如何保证不重复?_trigger333的博客-CSDN博客_生成不重复的id

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID（64位）。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。

可以表示的时间长度是69年，表示1024台机器，一个毫秒内可以有4096个ID。

可以看到，生成ID的方法是加了synchronized 关键词，确保了线程安全，否则在并发情况下，生成的Id就有可能重复了

/**

* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)

* @return SnowflakeId

*/

public synchronized long nextId() {

优点：

1.毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。

2.不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。

3.可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点：

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

dubbo中的id生成算法

使用的是AtomicLong 生成自增的id，相比较上面的加锁，会更高效。

为什么还有个mid呢，我猜想是因为这个消息id需要在网络中传输，所以如果long 的话占用的字节数比AtomicLong 少，传输更快，而且如果是个long 那么可以放在消息头中，不需要参与序列化。

dubbo的请求、响应对 – 偶尔发呆 – 博客园

public class Request {
    private static final AtomicLong INVOKE_ID = new AtomicLong(0);
    private final long    mId;

    public Request() {
        mId = newId();
    }

    public long getId() {
        return mId;
    }
    private static long newId() {
        // getAndIncrement()增长到MAX_VALUE时，再增长会变为MIN_VALUE，负数也可以做为ID
        return INVOKE_ID.getAndIncrement();
    }
}

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