增加分布式id生成器

README.md

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 ## 2. 项目总体架构图
 
-![](https://gitee.com/zlt2000/images/raw/master/spring cloud 微服务架构图.jpg)
+![](https://gitee.com/zlt2000/images/raw/master/springcloud微服务架构图.jpg)
 
  
 
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   * 分布式锁
   * 分布式任务调度器
   * 支持CI/CD持续集成(包括前端和后端)
+  * 分布式高性能Id生成器
 * **系统监控功能**
   * 服务调用链监控
   * 应用拓扑图
-
   * 慢服务检测
-
+  * 服务Metric监控
   * 应用监控(应用健康、JVM、内存、线程)
   * 错误日志查询
   * 慢查询SQL监控

zlt-commons/zlt-common-spring-boot-starter/src/main/java/com/central/common/utils/IdGenerator.java

+package com.central.common.utils;
+
+/**
+ * 高效分布式ID生成算法(sequence),基于Snowflake算法优化实现64位自增ID算法。
+ * 其中解决时间回拨问题的优化方案如下：
+ * 1. 如果发现当前时间少于上次生成id的时间(时间回拨)，着计算回拨的时间差
+ * 2. 如果时间差(offset)小于等于5ms，着等待 offset * 2 的时间再生成
+ * 3. 如果offset大于5，则直接抛出异常
+ *
+ * @author zlt
+ * @date 2019/3/5
+ */
+public class IdGenerator {
+    private static Sequence WORKER = new Sequence();
+
+    public static long getId() {
+        return WORKER.nextId();
+    }
+
+    public static String getIdStr() {
+        return String.valueOf(WORKER.nextId());
+    }
+}

zlt-commons/zlt-common-spring-boot-starter/src/main/java/com/central/common/utils/Sequence.java

+package com.central.common.utils;
+
+import cn.hutool.core.date.SystemClock;
+import cn.hutool.core.lang.Assert;
+import cn.hutool.core.util.StrUtil;
+import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringPool;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+
+import java.lang.management.ManagementFactory;
+import java.net.InetAddress;
+import java.net.NetworkInterface;
+import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
+
+/**
+ * 分布式高效有序ID生成器
+ * 优化开源项目：http://git.oschina.net/yu120/sequence
+ *
+ * Twitter_Snowflake<br>
+ * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
+ * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 -
+ * 000000000000 <br>
+ * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
+ * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
+ * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T
+ * = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
+ * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
+ * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
+ * 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
+ * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
+ *
+ * @author zlt
+ * @date 2019/3/5
+ */
+@Slf4j
+public class Sequence {
+    /**
+     * 时间起始标记点，作为基准，一般取系统的最近时间（一旦确定不能变动）
+     */
+    private final long twepoch = 1288834974657L;
+    /**
+     * 机器标识位数
+     */
+    private final long workerIdBits = 5L;
+    private final long datacenterIdBits = 5L;
+    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
+    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
+    /**
+     * 毫秒内自增位
+     */
+    private final long sequenceBits = 12L;
+    private final long workerIdShift = sequenceBits;
+    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
+    /**
+     * 时间戳左移动位
+     */
+    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
+    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
+
+    private final long workerId;
+
+    /**
+     * 数据标识 ID 部分
+     */
+    private final long datacenterId;
+    /**
+     * 并发控制
+     */
+    private long sequence = 0L;
+    /**
+     * 上次生产 ID 时间戳
+     */
+    private long lastTimestamp = -1L;
+
+    /**
+     * 时间回拨最长时间(ms)，超过这个时间就抛出异常
+     */
+    private long timestampOffset = 5L;
+
+    public Sequence() {
+        this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
+        this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
+    }
+
+    /**
+     * <p>
+     * 有参构造器
+     * </p>
+     *
+     * @param workerId     工作机器 ID
+     * @param datacenterId 序列号
+     */
+    public Sequence(long workerId, long datacenterId) {
+        Assert.isFalse(workerId > maxWorkerId || workerId < 0,
+                String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
+        Assert.isFalse(datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0,
+                String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
+        this.workerId = workerId;
+        this.datacenterId = datacenterId;
+    }
+
+    /**
+     * <p>
+     * 获取 maxWorkerId
+     * </p>
+     */
+    protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
+        StringBuilder mpid = new StringBuilder();
+        mpid.append(datacenterId);
+        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
+        if (StrUtil.isNotEmpty(name)) {
+            /*
+             * GET jvmPid
+             */
+            mpid.append(name.split(StringPool.AT)[0]);
+        }
+        /*
+         * MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
+         */
+        return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
+    }
+
+    /**
+     * <p>
+     * 数据标识id部分
+     * </p>
+     */
+    protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
+        long id = 0L;
+        try {
+            InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
+            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
+            if (network == null) {
+                id = 1L;
+            } else {
+                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
+                if (null != mac) {
+                    id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1]) | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
+                    id = id % (maxDatacenterId + 1);
+                }
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
+        }
+        return id;
+    }
+
+    /**
+     * 获取下一个ID
+     *
+     * @return
+     */
+    public synchronized long nextId() {
+        long timestamp = timeGen();
+        //闰秒
+        if (timestamp < lastTimestamp) {
+            long offset = lastTimestamp - timestamp;
+            if (offset <= timestampOffset) {
+                try {
+                    wait(offset << 1);
+                    timestamp = timeGen();
+                    if (timestamp < lastTimestamp) {
+                        throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));
+                    }
+                } catch (Exception e) {
+                    throw new RuntimeException(e);
+                }
+            } else {
+                throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));
+            }
+        }
+
+        if (lastTimestamp == timestamp) {
+            // 相同毫秒内，序列号自增
+            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
+            if (sequence == 0) {
+                // 同一毫秒的序列数已经达到最大
+                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
+            }
+        } else {
+            // 不同毫秒内，序列号置为 1 - 3 随机数
+            sequence = ThreadLocalRandom.current().nextLong(1, 3);
+        }
+
+        lastTimestamp = timestamp;
+
+        // 时间戳部分 | 数据中心部分 | 机器标识部分 | 序列号部分
+        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
+                | (datacenterId << datacenterIdShift)
+                | (workerId << workerIdShift)
+                | sequence;
+    }
+
+    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
+        long timestamp = timeGen();
+        while (timestamp <= lastTimestamp) {
+            timestamp = timeGen();
+        }
+        return timestamp;
+    }
+
+    protected long timeGen() {
+        return SystemClock.now();
+    }
+}

zlt-commons/zlt-common-spring-boot-starter/src/main/java/com/central/common/utils/UUIDUtil.java

-package com.central.common.utils;
-
-import java.util.UUID;
-
-/**
- * 短8位UUID思想其实借鉴微博短域名的生成方式，但是其重复概率过高，而且每次生成4个，需要随即选取一个。
- * 
- * 本算法利用62个可打印字符，通过随机生成32位UUID，由于UUID都为十六进制，所以将UUID分成8组，每4个为一组，然后通过模62操作，
- * 结果作为索引取出字符， 这样重复率大大降低。
- * 
- * 经测试，在生成一千万个数据也没有出现重复，完全满足大部分需求。
- * 
- * @author wangfan
- * @date 2017-3-28 下午1:11:31
- */
-public class UUIDUtil {
-	private UUIDUtil() {
-		throw new IllegalStateException("Utility class");
-	}
-
-	private static String[] chars = new String[] { "a", "b", "c", "d", "e", "f",
-			"g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s",
-			"t", "u", "v", "w", "x", "y", "z", "0", "1", "2", "3", "4", "5",
-			"6", "7", "8", "9", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I",
-			"J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V",
-			"W", "X", "Y", "Z" };
-
-	/**
-	 * 生成8位uuid
-	 * @return
-	 * @author wangfan
-	 */
-	public static String randomUUID8() {
-		StringBuilder shortBuffer = new StringBuilder();
-		String uuid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
-		for (int i = 0; i < 8; i++) {
-			String str = uuid.substring(i * 4, i * 4 + 4);
-			int x = Integer.parseInt(str, 16);
-			shortBuffer.append(chars[x % 0x3E]);
-		}
-		return shortBuffer.toString();
-	}
-	
-	/**
-	 * 生成32位uuid
-	 * @return
-	 * @author wangfan
-	 */
-	public static String randomUUID32(){
-		return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
-	}
-
-}