施长成的博客
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发表于

分布式ID解决方案

可供选择的分布式ID方案

  1. UUID
    优点：
    - 简单，代码方便
    - 生成ID性能非常好，基本不会有性能问题
    - 全球唯一，永不重复
    缺点：
    - 没有排序，无法保证趋势递增
    - UUID存的是字符串，查询效率比较低
    - UUID 存储空间以及数据传输数据量大

  2. 基于数据库的自增ID

  3. 基于 Redis 的自增ID
    使用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现
    比较适合使用Redis来生成每天从0开始的流水号。比如订单号=日期+自增长号
    优点：
    - 不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库
    - 数字ID天然排序，对分页或者排序的结果有帮助

  4. 基于MongoDB的ObjectId

  5. Snowflake
    twitter 开发的一套全局唯一ID生成服务 Snowflake

    1. 41位的时间序列(精确到毫秒，41位的长度可以使用69年)
    2. 10位的机器标识(10为的长度最多支持1024个节点部署)
    3. 12位的计数序号

  6. 类snowflake算法

  7. 百度的uid-generator

  8. 美团Leaf

本人比较偏向于基于Redis的方式生成自增ID。现在的项目基本都会引入Reids做缓存中间件，因此不会因为额外的组件。生产环境中的Reids，基本上都基于主从，或者集群可以防止单点故障。
同时代码实现也比较简单。比如ID = YYYYMMDD + 自增长号。后台使用两个字段值来作为ID，排序时先根据时间，再根据自增长ID进行排序。

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MessageDigest 使用注意，并发问题

Message Digest Algorithm MD5（中文名为消息摘要算法第五版）为计算机安全领域广泛使用的一种散列函数，用以提供消息的完整性保护。该算法的文件号为RFC 1321（R.Rivest,MIT Laboratory for Computer Science and RSA Data Security Inc. April 1992）。

产生错误原因

因为这些常用的工具类之前都写好了，用的时候没有多想就直接Copy过来了，请求是并发的，刚刚开始的时候，并发请求较少（1-2）个，没有出现什么问题，后来请求3-4个同时发的时候，服务端偶尔抛出MD5值验证错误的信息，后来翻看了MD5工具类之后才发现，原来这个类写的方式并不支持并发，MessageDigest被声明为成员变量，多线程环境下会共享同一个MessageDigest对象

MessageDigest源码

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/**
 * Updates the digest using the specified array of bytes.
 *
 * @param input the array of bytes.
 */
public void update(byte[] input) {
    engineUpdate(input, 0, input.length);
    state = IN_PROGRESS;
}

调用了engineUpdate方法，此方法进行一个更新操作。

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Updates the digest using the specified array of bytes, starting at the specified offset.

然后state属性的状态就被改变了，表明当前计算正在处理过程中。

state默认属性

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private int state = INITIAL;

然后需要调用MessageDigest.digest()方法计算哈希值

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/**
 * Completes the hash computation by performing final operations
 * such as padding. The digest is reset after this call is made.
 *
 * @return the array of bytes for the resulting hash value.
 */
public byte[] digest() {
    /* Resetting is the responsibility of implementors. */
    byte[] result = engineDigest();
    state = INITIAL;
    return result;
}

到这里已经完成了MD5值的计算，state属性恢复初始状态，如果想要重用MessageDigest对象，还需要调用MessageDigest.reset()方法进行重置，以免这次计算数据会对下一次的计算造成影响，从而导致计算结果错误。

而我所遇到的问题就是，在MessageDigest在多线程的环境下，Thread-1的计算还没有完成的情况下，Thread-2又开始使用该MessageDigest对象进行下一次的计算，Thread-2修改了MessageDigest的状态，Thread-1使用被修改过后的MessageDigest进行计算，从而导致了计算结果错误。

解决方法

pom.xml

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<dependency>
    <groupId>commons-codec</groupId>
    <artifactId>commons-codec</artifactId>
    <version>1.10</version>
</dependency>
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byte[] md5Value = DigestUtils.md5(date);

String md5Value = DigestUtils.md5Hex(date);

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反射

反射的入口是名称为Class的类

代理

静态代理

动态代理

  1. Java SDK
  2. cglib
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public static void main(String[] args) {
    IService realService = new RealService();
    IService proxyService = (IService) Proxy.newProxyInstance(IService.class.getClassLoader(),
            new Class<?>[] { IService.class }, new SimpleInvocationHandler(realService));
    proxyService.sayHello();
}

CGLIB 与 Java SDK 动态代理的区别

Java SDK 动态代理局限在于，他只能为接口创建代理，返回的代理对象也只能转换到某个接口类型，如果一个类没有接口，或者希望代理非接口中定义的方法，那就没有办法了。
Java SDK 代理面向的是一组接口，它为这些接口创建了一个实现类，接口的具体实现逻辑是通过自定义的InvocationHandler实现的，这个实现是自定义的，也就是说，其背后都不一定有真正被代理的对象，也可能多个实际对象，根据情况动态选择。cglib代理面向的是一个具体的类，它动态创建了一个新类，也继承了改类，重写了其方法。
从代理的角度看，Java SDK代理的是对象，需要先有一个实际对象，自定义的InvocationHandler引用该对象，然后创建一个代理类和代理对象，客户端访问的是代理对象，代理对象最后再代用实际对象的方法，cglib代理的是类，创建的对象只有一个。

动态代理的优点

使用动态代理可以编写通用的代理逻辑，用于各种类型的被代理对象，而不用每个被代理的类型都创建一个静态代理类。

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Ribbon 配置

Spring Cloud Feign 的客户端负载均衡是通过 Spring Cloud Ribbon 实现的，所以可以直接通过配置Ribbon客户端的方式来自定义各个服务客户端调用的参数。

全局 

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ribbon.ConnectTimeout=500
ribbon.ReadTimeout=5000

单位毫秒

指定服务配置 

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<client>.ribbon.key = value

== @FeignClient 中的服务名称

Ribbon 重试机制

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SERVICE.ribbon.MaxAutoRetries=1

重试策略先尝试访问首选实例一次，失败后才更换实例方法，更换实例访问的次数通过 ribbon.MaxAutoRetriesNextServer 参数设置。
MaxAutoRetries 单个实例的最大尝试次数，MaxAutoRetriesNextServer更换实例尝试的最大次数

TIP

Ribbon的超时与Hystrix的是超时是两个概念，Hystrix 的是超时时间需要大于Ribbon的超时时间，否则Hystrix命令超时后，该命令直接熔断，重试机制也就没有意义。

Hystrix 配置

Hystrix 实现服务降级

全局配置

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hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds = 5000

单位毫秒

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feign.hystrix.enabled = false
hystrix.command.defauld.exectuion.timeout.enabled=false

关闭Feign 客户端的 Hystrix 功能

指定命令配置
采用 hystrix.command.<commandKey> 作为前缀

其他配置

请求压缩

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# 开启对请求与相应的GZIP压缩，减少通行过程中的性能损耗
feign.compression.request.enabled=true
feign.compression.response.enaled=true

# 配置内容指定了压缩的请求数据类型，设置请求压缩的大小下限，只有超过这个大小的请求才会对其进行压缩
feign.compression.request.enabled=true
feign.compression.request.mime-types=text/xml,application/xml,application/json
feign.compression.request.min-request-size=2048

日志配置

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Spring Cloud Actuator

为Spring Boot 构建的应用提供一系类用于监控的断点。

原生断点

spring-boot-starter-actuator 模块中已经实现的一些原生端点

  • 应用配置类： 获取应用程序中加载的应用配置、环境变量、自动化配置报告等于Spring Boot 应用密切相关的配置类信息。
  • 度量指标类： 获取应用程序运行过程中用于监控的度量指标，比如内存信息、线程池信息、http 请求统计等
  • 操作控制类： 提供了对应用的关闭等操作可供您

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Spring Cloud Config

自定义参数

application.yml 文件

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app:
	name: aa
	pwd: 123456

java 文件

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@Component
public class Test{

	@Value("${app.name}")
	private String name;

	@Value("${app.pwd}")
	private String pwd

}

@Value 注解加载属性值的时，可支持两种表达方进行配置

  • PlaceHolder方式，格式为 ${…},大括号内为 PlaceHolder
  • SpEL 表达式，格式为 #{….}, 大括号内为SpEL表达式

参数引用

配置文件中可以通过 PlaceHolder 的方式进行引用。

加载顺序

  1. 命令行中传入的参数
  2. SPRING_APPLICATION_JSON 中的属性，SPRING_APPLICATION_JSON 是以json 格式配置在系统环境中的内容
  3. java:comp/env 中的JNDI属性
  4. Java的系统属性，可以通过System.getProperties()获得的内容。
  5. 操作系统的环境变量
  6. 通过random.* 配置的随机属性。
  7. 位于当前应用jar包之外，针对不同 {profile} 环境的配置文件内容。
  8. 位于当前应用jar包之内，针对不同｛profile｝环境的配置文件内容。
  9. 位于当前应用jar包之外的application.properties配置内容。
  10. 位于当前应用的jar包之内的application.properties的配置内容。
  11. 在@Configuration 注解修改的类中，通过 @PropertySource 注解定义的属性。
  12. 应用默认属性，使用SpringApplication.setDefauldProperties定义的内容。

优先级按上面的的顺序由高到底，数字越小优先级越高。
在第7项和第9项都是从应用 jar 包之外读取配置文件，所以，实现外部化配置的原理就是从此切入，为其指定外部配置文件的加载位置来取代jar包内的配置内容。

TODO

写一段测试脚本，显示 配置内容的加载顺序，覆盖顺序，以及所有配置信息的内容。

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Spring Cloud Zipkin

Zipkin 集成

zipkin 项目

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<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>

普通程序项目

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 <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>



@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableDiscoveryClient
@EnableScheduling
public class AdminBootstrap {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            new SpringApplicationBuilder(AdminBootstrap.class).web(true).run(args);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}


spring:
    application:
      name: trace-2
    zipkin:
      base-url: http://10.3.185.26:8480
    sleuth:
      sampler:
        percentage: 1.0

Zipkin 集成 RabbitMQ

zipkin 项目

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<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>


普通程序项目

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<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>

    <!--zipkin链路日志追踪 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>


spring:
    application:
      name: trace-2
#    zipkin:
#      base-url: http://10.3.185.26:8480
    sleuth:
      sampler:
        percentage: 1.0
    jackson:
      date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
      time-zone: GMT+8
      default-property-inclusion: non_null
    rabbitmq:
      host: 10.203.105.68
      port: 5672
      username: test
      password: test

遇到的问题