2024好事发生
文章名《「最佳实践」通过IPsec VPN+CCN多路由+私网NAT解决IDC与云上资源网段冲突》 作者:RokasYang
评价:该文深入浅出地解析了使用IPsec VPN配合CCN及私网NAT的技术细节,对于遇到IDC与云端资源网络互通问题的工程师来说极具参考价值。从理论到实战,每一步骤都讲解得非常清晰,适合不同层次的技术人员学习和借鉴。推荐给各位需要同学们。
文章链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2472358
在千万级电商系统中,ID生成机制是核心基础设施之一。一个高效、可靠的ID生成系统对于保障系统的稳定性和性能至关重要。本文将深入探讨一种在千万级电商线上广泛应用的ID生成机制——无阻塞双buffer缓冲优化方案。本文从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个维度进行解析,并通过Java语言实现多个示例,指出各自实践的优缺点。希望能够给需要的同学提供一些帮助。
全局唯一性:确保生成的每个ID在系统中都是唯一的,避免数据冲突。
趋势递增:ID值趋势递增,有助于数据库索引优化,提高查询性能。
高并发支持:能够支持高并发场景下的ID生成需求,确保系统性能。
无阻塞设计:通过双buffer机制,实现ID生成的无阻塞操作,提高系统吞吐量。
在千万级电商系统中,随着业务量的不断增长,传统的ID生成方式(如数据库自增ID、UUID等)逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性问题。特别是在高并发场景下,这些传统方式往往难以满足系统的需求。因此,我们需要一种更高效、更可靠的ID生成机制来支撑电商系统的稳定运行。
订单系统:在电商系统中,订单是核心业务之一。每个订单都需要一个唯一的ID进行标识。通过无阻塞双buffer缓冲优化ID生成机制,可以确保在高并发订单生成场景下,ID生成的延迟和吞吐量都能满足业务需求。
用户系统:用户是电商系统的另一个核心组成部分。每个用户也需要一个唯一的ID进行标识。该ID生成机制同样适用于用户系统的ID分配需求。
商品系统:在商品管理、上下架、库存同步等场景中,也需要生成大量的唯一ID来标识不同的商品和商品属性。该机制能够确保这些ID的唯一性和高效生成。
无阻塞双buffer缓冲优化ID生成机制的核心思想是利用两个缓冲区(buffer)来交替生成ID。当一个缓冲区正在被使用时,另一个缓冲区则进行ID的预生成和填充。当当前使用的缓冲区耗尽时,立即切换到已预生成好ID的缓冲区,从而实现无阻塞的ID生成。
具体实现上,可以使用两个循环队列(或类似的数据结构)作为缓冲区。生成器线程在后台不断向空闲的缓冲区中填充ID,而主线程则从前台缓冲区中获取ID。当前台缓冲区为空时,主线程会阻塞等待,直到生成器线程填充好下一个缓冲区并切换过来。
示例一:基本实现
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
public class DoubleBufferIdGenerator {
private final ArrayBlockingQueue<Long> buffer1 = new ArrayBlockingQueue<>(1000);
private final ArrayBlockingQueue<Long> buffer2 = new ArrayBlockingQueue<>(1000);
private final AtomicBoolean isBuffer1Active = new AtomicBoolean(true);
private Thread idGeneratorThread;
public DoubleBufferIdGenerator() {
startIdGeneratorThread();
}
private void startIdGeneratorThread() {
idGeneratorThread = new Thread(() -> {
long currentId = 0;
while (true) {
try {
if (isBuffer1Active.get()) {
fillBuffer(buffer1, currentId, 1000);
currentId += 1000;
isBuffer1Active.set(false);
} else {
fillBuffer(buffer2, currentId, 1000);
currentId += 1000;
isBuffer1Active.set(true);
}
// Sleep for a while to avoid tight loop
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
break;
}
}
});
idGeneratorThread.setDaemon(true);
idGeneratorThread.start();
}
private void fillBuffer(ArrayBlockingQueue<Long> buffer, long startId, int size) {
try {
for (int i = 0; i < size; i++) {
buffer.put(startId + i);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
public synchronized Long generateId() throws InterruptedException {
ArrayBlockingQueue<Long> activeBuffer = isBuffer1Active.get() ? buffer1 : buffer2;
ArrayBlockingQueue<Long> inactiveBuffer = isBuffer1Active.get() ? buffer2 : buffer1;
Long id;
while ((id = activeBuffer.poll()) == null) {
// If the active buffer is empty, wait until the generator thread fills it up
wait();
}
// Notify the generator thread if the inactive buffer is empty and needs refilling
if (inactiveBuffer.isEmpty()) {
notifyAll();
}
return id;
}
public static void main(String[] args) {
DoubleBufferIdGenerator generator = new DoubleBufferIdGenerator();
try {
for (int i = 0; i < 2500; i++) {
System.out.println("Generated ID: " + generator.generateId());
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
优缺点分析:
synchronized
和wait/notify
机制进行线程间通信,可能存在一定的性能开销。示例二:优化版实现
为了进一步优化性能,我们可以考虑使用java.util.concurrent
包中的高级并发工具类,如CountDownLatch
、Semaphore
等,来替代传统的synchronized
和wait/notify
机制。
import java.util.concurrent.*;
public class OptimizedDoubleBufferIdGenerator {
private final BlockingQueue<Long> buffer1 = new ArrayBlockingQueue<>(1000);
private final BlockingQueue<Long> buffer2 = new ArrayBlockingQueue<>(1000);
private final ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
private final Semaphore semaphore = new Semaphore(1);
private final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
private volatile BlockingQueue<Long> activeBuffer = buffer1;
private volatile BlockingQueue<Long> inactiveBuffer = buffer2;
private final AtomicLong currentId = new AtomicLong(0);
public OptimizedDoubleBufferIdGenerator() {
startIdGeneratorThread();
}
private void startIdGeneratorThread() {
executor.submit(() -> {
try {
latch.await(); // Wait until the main thread is ready
while (true) {
long startId = currentId.getAndAdd(1000);
fillBuffer(inactiveBuffer, startId, 1000);
// Switch buffers
BlockingQueue<Long> temp = activeBuffer;
activeBuffer = inactiveBuffer;
inactiveBuffer = temp;
// Notify the main thread that a new buffer is ready
semaphore.release();
// Sleep for a while to avoid tight loop
Thread.sleep(100);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
}
private void fillBuffer(BlockingQueue<Long> buffer, long startId, int size) {
try {
for (int i = 0; i < size; i++) {
buffer.put(startId + i);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
public Long generateId() throws InterruptedException {
// Acquire a permit from the semaphore
semaphore.acquire();
Long id;
while ((id = activeBuffer.poll()) == null) {
// If the active buffer is empty, wait until it is refilled
Thread.sleep(1);
}
return id;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
OptimizedDoubleBufferIdGenerator generator = new OptimizedDoubleBufferIdGenerator();
generator.latch.countDown(); // Signal the generator thread to start
for (int i = 0; i < 2500; i++) {
System.out.println("Generated ID: " + generator.generateId());
}
generator.executor.shutdown();
}
}
优缺点分析:
ExecutorService
来管理生成器线程,更加灵活和可控。Semaphore
和CountDownLatch
实现了线程间的高效通信,避免了传统synchronized
和wait/notify
机制的性能开销。Thread.sleep(1)
来模拟等待时间,而不是直接阻塞,减少了CPU资源的浪费。Semaphore
的获取和释放操作可能成为性能瓶颈。示例三:基于Redis的分布式实现
为了支持分布式环境下的ID生成,我们可以考虑将双buffer机制与Redis等分布式缓存系统结合使用。Redis提供了原子操作、发布/订阅等机制,非常适合实现分布式ID生成器。
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class RedisDoubleBufferIdGenerator {
private final Jedis jedis;
private final String bufferKey1 = "id_buffer:1";
private final String bufferKey2 = "id_buffer:2";
private final String activeBufferKeyKey = "active_buffer_key";
private final AtomicLong currentId = new AtomicLong(0);
public RedisDoubleBufferIdGenerator(Jedis jedis) {
this.jedis = jedis;
initializeBuffers();
}
private void initializeBuffers() {
jedis.del(bufferKey1, bufferKey2, activeBufferKeyKey);
jedis.rpush(bufferKey1, generateIdRange(0, 999));
jedis.set(activeBufferKeyKey, bufferKey1);
}
private String generateIdRange(long start, long end) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (long i = start; i <= end; i++) {
sb.append(i).append(",");
}
return sb.toString().substring(0, sb.length() - 1);
}
public synchronized Long generateId() {
String activeBufferKey = jedis.get(activeBufferKeyKey);
Long id = Long.parseLong(jedis.lpop(activeBufferKey));
if (jedis.llen(activeBufferKey) == 0) {
// Switch to the inactive buffer
String inactiveBufferKey = activeBufferKey.equals(bufferKey1) ? bufferKey2 : bufferKey1;
jedis.rpush(inactiveBufferKey, generateIdRange(currentId.getAndAdd(1000), currentId.get() - 1));
jedis.set(activeBufferKeyKey, inactiveBufferKey);
}
return id;
}
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
RedisDoubleBufferIdGenerator generator = new RedisDoubleBufferIdGenerator(jedis);
for (int i = 0; i < 2500; i++) {
System.out.println("Generated ID: " + generator.generateId());
}
}
}
}
优缺点分析:
通过本文的深入探讨和多个Java实现示例的展示,我们可以看到无阻塞双buffer缓冲优化ID生成机制在千万级电商系统中的应用价值和实现细节。不同的实现方式各有优缺点,在实际应用中需要根据具体场景和需求进行选择和优化。作为技术专家,我们应该不断学习和探索新的技术和方法,以应对日益复杂的业务需求和技术挑战。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。