雪花算法分布式ID生成器
该项目的目的是提供一个轻量级、高并发、高可用的生成唯一ID的服务，生成的ID是一个64位的
长整型，全局唯一，保持递增，相对有序。基于twitter的雪花算法来生成ID,用于取代UUID那种无序、128位的字符串形式的ID，提供
一种更加高效、人性化的全局唯一ID的生成方式，目前单机CPU4核、内存8G压测的并发数可以达到
250万/每秒，即每秒最多可以生成250万个唯一的ID，当然如果部署集群的话，这个数据可以
更高。
具体的教程可以参考：基于twitter雪花算法的分布式ID —— Java篇
特点
- 基于twitter的雪花算法生成ID;
- 基于netty框架提供通信层接入；
- 提供HTTP和SDK两种方式接入；
- 轻量级、高并发、易伸缩；
- 部署简单，支持分布式部署；
接入
服务器支持两种方式接入：HTTP和SDK，无论哪一种方式接入，对于同一台服务器来说，调用的是同
一个ID生成器，所以得到的ID都是递增、有序的。
HTTP接入
HTTP的接入方式很简单，直接访问IP+端口即可，或者域名+端口，端口号固定为16830。如果你不喜欢这种带有端口号的方式，可以考虑配置Nginx来做代理转发，配置Nginx对于部署分布式ID集群也有好处，可以通过Nginx来做负载均衡。
SDK接入
SDK接入前需要在自己的项目中加入SDK的jar包，或者自己写一个SDK来接入，语言不限。
关于SDK client 调用可参考sdks/SdkClient.java ，也可以参考调用core/SnowFlake.java，只不过这种方式本地调用；
目前SDK接入采用自定义协议，请求id(rqid)和数据中心did，sdkServer会根据这两个参数进行生成全局Id，具体协议组成部分请看 sdks/SdkProto；
部署
部署之前需要把项目源码打包成jar包，或者使用项目打包好的jar包，把jar包上传到服务器，执行如下命令：
·java -jar distributedid.jar 1 2·
执行上面命令指定了两个参数1和2，前面的1代表数据中心标识，后面的2代表的是机器或进程标识.
如果不指定这两个参数，那么会使用默认的值1。如果只考虑部署单机服务器，那么可以不考虑这两个参数，
如果需要分布式集群来生成ID时，需要指定数据中心标识ID和机器进程标识ID，并且每一个服务器的数据中心标识ID和机器进程标识ID作为联合键全局唯一，这样才能保证集群生成的ID都是唯一的。
目前已经集成docker化构建镜像；
构建步骤为：
1、首先执行maven编译命令 mvn clean install
2、进入本项目的根目录，执行 docker build
3、查看是否生成了镜像，docker images
以上构建镜像对于人工操作比较繁琐，建议使用genkins 方式；当然也可以使用其他集成插件：
<plugin>
<groupId>com.spotify</groupId>
<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
<version>0.4.13</version>
<executions>
<execution>
<id>tag-image-version</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>tag</goal>
</goals>
<configuration>
<image>flowable/${project.build.finalName}</image>
<newName>IP:2375/flowable/${project.build.finalName}:${project.version}</newName>
<serverId>docker-hub</serverId>
<pushImage>true</pushImage>
</configuration>
</execution>
<execution>
<id>tag-image-latest</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>tag</goal>
</goals>
<configuration>
<image>flowable/${project.build.finalName}</image>
<newName>IP:2375/flowable/${project.build.finalName}:latest</newName>
<serverId>docker-hub</serverId>
<pushImage>true</pushImage>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>注：该插件需要开启docker仓库远程api端口
测试
准备
- 由于对本项目采用了限流算法基于信号量方式，所以需要调高
GlobalConfig.HANDLE_HTTP_TPS这参数，也视情况下，也可以修改GlobalConfig.ACQUIRE_TIMEOUTMILLIS限流时间；如在win下测试，需要注意win-os下tcp最大连接数； - 需要会使用一些压测工具，及一些压测技巧；
- 如果想测试到并发最大值，需要将服务机器单独部署，及准备多台测试机器；
编码不易，觉得这项目还不错，请随手star !