搜索

图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析

源码共读

共 2516字，需浏览 6分钟

 ·

2020-12-26 07:45

Python实战社群

Java实战社群

长按识别下方二维码，按需求添加

扫码关注添加客服

进Python社群▲

扫码关注添加客服

进Java社群▲


作者丨匠心Java
来源丨匠心Java


JanusGraph图解系列文章~

文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理，如有任何问题，请联系我或在评论区指出，感激不尽！

图数据库网上资源太少，评论区评论 or 私信我，邀你加入“图库交流微信群”，一起交流学习！

源码分析相关可查看github（求star~~）：https://github.com/YYDreamer/janusgraph

下述流程高清大图地址：https://www.processon.com/view/link/5f471b2e7d9c086b9903b629

版本：JanusGraph-0.5.2 、

正文

在介绍JanusGraph的分布式ID生成策略之前，我们来简单分析一下分布式ID应该满足哪些特征？

  • 全局唯一：必须保证ID是分布式环境中全局性唯一的，这是基本要求

    • 高性能：高可用低延时，ID生成响应快；否则可能会成为业务瓶颈
    • 高可用：提供分布式id的生成的服务要保证高可用，不能随随便便就挂掉了，会对业务产生影响
    • 趋势递增：主要看业务场景，类似于图存储中节点的唯一id就尽量保持趋势递增；但是如果类似于电商订单就尽量不要趋势递增，因为趋势递增会被恶意估算出当天的订单量和成交量，泄漏公司信息
    • 接入方便：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单

一：常用分布式id生成策略

当前常用的分布式id的生成策略主要分为以下四种：

  • UUID
  • 数据库+号段模式（优化：数据库+号段+双buffer）
  • 基于Redis实现
  • 雪花算法（SnowFlake）

还有一些其他的比如：基于数据库自增id、数据库多主模式等，这些在小并发的情况下可以使用，大并发的情况下就不太ok了

市面上有一些生成分布式id的开源组件，包括滴滴基于数据库+号段实现的TinyID 、百度基于SnowFlake的Uidgenerator、美团支持号段和SnowFlake的Leaf等

那么，在JanusGraph中分布式id的生成是采用的什么方式呢？

二：JanusGraph的分布式id策略

在JanusGraph中，分布式id的生成采用的是数据库+号段+双buffer优化的模式；下面我们来具体分析一下：

分布式id生成使用的数据库就是JanusGraph当前使用的第三方存储后端，这里我们以使用的存储后端Hbase为例；

JanusGraph分布式id生成所需元数据存储位置：

在Hbase中有column family 列族的概念；JanusGraph在初始化Hbase表时默认创建了9大列族，用于存储不同的数据， 具体看《图解图库JanusGraph系列-一文知晓图数据底层存储结构》；

其中有一个列族janusgraph_ids简写为i这个列族，主要存储的就是JanusGraph分布式id生成所需要的元数据！

JanusGraph的分布式id的组成结构：

  // 源码中有一句话体现
     /*  --- JanusGraphElement id bit format ---
      *  [ 0 | count | partition | ID padding (if any) ]
     */

主要分为4部分：0、count、partition、ID padding（每个类型是固定值）；

其实这4部分的顺序在序列化为二进制数据时，顺序会有所改变；这里只是标明了id的组成部分！

上述部分的partition + count来保证分布式节点的唯一性；

  • partition id：分区id值，JanusGraph默认分了32个逻辑分区；节点分到哪个分区采用的是随机分配;
  • count：每个partition都有对应的一个count范围：0-2的55次幂；JanusGraph每次拉取一部分的范围作为节点的count取值；JanusGraph保证了针对相同的partition，不会重复获取同一个count值！

保证count在partition维度保持全局唯一性，就保证了生成的最终id的全局唯一性！！

则分布式id的唯一性保证，就在于count基于partition维度的唯一性！下面我们的分析也是着重在count的获取！

JanusGraph分布式id生成的主要逻辑流程如下图所示：（推荐结合源码分析观看！）

分析过程中有一个概念为id block：指当前获取的号段范围

流程图

JanusGraph主要使用``PartitionIDPool 类来存储不同类型的StandardIDPool；在StandardIDPool`中主要包含两个id Block：

  • current block：当前生成id使用的block
  • next block：double buffer中的另一个已经准备好的block

为什么要有两个block呢？

主要是如果只有一个block的话，当我们在使用完当前的block时，需要阻塞等待区获取下一个block，这样便会导致分布式id生成较长时间的阻塞等待block的获取；

怎么优化上述问题呢？double buffer；

除了当前使用的block，我们再存储一个next block；当正在使用的block假设已经使用了50%，触发next block的异步获取，如上图的蓝色部分所示；

这样当current block使用完成后可以直接无延迟的切换到next block如上图中绿色部分所示；

在执行过程中可能会因为一些异常导致节点id获取失败，则会进行重试；重试次数默认为1000次；

private static final int MAX_PARTITION_RENEW_ATTEMPTS = 1000;
for (int attempt = 0; attempt < MAX_PARTITION_RENEW_ATTEMPTS; attempt++) {
   // 获取id的过程
}

ps：上述所说的IDPool和block是基于当前图实例维度共用的！

三：源码分析

在JanusGraph的源码中，主要包含两大部分和其他的一些组件：

  • Graph相关类：用于对节点、属性、边的操作
  • Transaction相关类：用于在对数据或者Schema进行CURD时，进行事务处理
  • 其他一些：分布式节点id生成类；序列化类；第三方索引操作类等等

Graph和Transaction相关类的类图如下所示：

在这里插入图片描述

分布式id涉及到id生成的类图如下所示：

在这里插入图片描述

初始数据：

    @Test
    public void addVertexTest(){
        List godProperties = new ArrayList<>();
        godProperties.add(T.label);
        godProperties.add("god");

        godProperties.add("name");
        godProperties.add("lyy");

        godProperties.add("age");
        godProperties.add(18);

        JanusGraphVertex godVertex = graph.addVertex(godProperties.toArray());

        assertNotNull(godVertex);
    }
在诸神之图中添加一个name为lyy节点；看下执行流程，注意，此处主要分析的节点的分布式id生成代码！
1、调用JanusGraphBlueprintsGraph类的AddVertex方法
    @Override
    public JanusGraphVertex addVertex(Object... keyValues) {
        // 添加节点
        return getAutoStartTx().addVertex(keyValues);
    }
2、调用JanusGraphBlueprintsTransaction的addVertex方法
   public JanusGraphVertex addVertex(Object... keyValues) {
        // 。。。省略了其他的处理
        // 该处生成节点对象，包含节点的唯一id生成逻辑
        final JanusGraphVertex vertex = addVertex(id, label); 
        // 。。。省略了其他的处理
        return vertex;
    }
3、调用StandardJanusGraphTx的addVertex方法
    @Override
    public JanusGraphVertex addVertex(Long vertexId, VertexLabel label) {
        // 。。。省略了其他的处理
        if (vertexId != null) {
            vertex.setId(vertexId);
        } else if (config.hasAssignIDsImmediately() || label.isPartitioned()) {
            graph.assignID(vertex,label);  // 为节点分配正式的节点id！
        }
         // 。。。省略了其他的处理
        return vertex;
    }
4、调用VertexIDAssigner的assignID(InternalElement element, IDManager.VertexIDType vertexIDType)方法
    private void assignID(InternalElement element, IDManager.VertexIDType vertexIDType) {
        // 开始获取节点分布式唯一id
        // 因为一些异常导致获取节点id失败，进行重试，重试此为默认为1000次
        for (int attempt = 0; attempt < MAX_PARTITION_RENEW_ATTEMPTS; attempt++) {
            // 初始化一个partiiton id
            long partitionID = -1;
            // 获取一个partition id
            // 不同类型的数据，partition id的获取方式也有所不同
            if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) {
                // 为partition id赋值
            }
            try {
                // 正式分配节点id， 依据partition id 和 节点类型
                assignID(element, partitionID, vertexIDType);
            } catch (IDPoolExhaustedException e) {
                continue; //try again on a different partition
            }
            assert element.hasId();
            // 。。。省略了其他代码
        }
    }
5、调用了VertexIDAssigner的assignID(final InternalElement element, final long partitionIDl, final IDManager.VertexIDType userVertexIDType)方法
    private void assignID(final InternalElement element, final long partitionIDl, final IDManager.VertexIDType userVertexIDType) {
      
        final int partitionID = (int) partitionIDl;

        // count为分布式id组成中的一部分，占55个字节
        // 分布式id的唯一性保证，就在于`count`基于`partition`维度的唯一性
        long count;
        if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) { // schema节点处理
            Preconditions.checkArgument(partitionID==IDManager.SCHEMA_PARTITION);
            count = schemaIdPool.nextID();
        } else if (userVertexIDType==IDManager.VertexIDType.PartitionedVertex) { // 配置的热点节点，类似于`makeVertexLabel('product').partition()`的处理
            count = partitionVertexIdPool.nextID();
        } else { // 普通节点和边类型的处理
            // 首先获取当前partition敌营的idPool
            PartitionIDPool partitionPool = idPools.get(partitionID);
            // 如果当前分区对应的IDPool为空，则创建一个默认的IDPool，默认size = 0
            if (partitionPool == null) {
                // 在PartitionIDPool中包含多种类型对应的StandardIDPool类型
                // StandardIDPool中包含对应的block信息和count信息
                partitionPool = new PartitionIDPool(partitionID, idAuthority, idManager, renewTimeoutMS, renewBufferPercentage);
                // 缓存下来
                idPools.putIfAbsent(partitionID,partitionPool);
                // 从缓存中再重新拿出
                partitionPool = idPools.get(partitionID);
            }
            // 确保partitionPool不为空
            Preconditions.checkNotNull(partitionPool);
            // 判断当前分区的IDPool是否枯竭；已经被用完
            if (partitionPool.isExhausted()) {
                // 如果被用完，则将该分区id放到对应的缓存中，避免之后获取分区id再获取到该分区id
                placementStrategy.exhaustedPartition(partitionID);
                // 抛出IDPool异常， 最外层捕获，然后进行重试获取节点id
                throw new IDPoolExhaustedException("Exhausted id pool for partition: " + partitionID);
            }
            // 存储当前类型对应的IDPool，因为partitionPool中保存好几个类型的IDPool
            IDPool idPool;
            if (element instanceof JanusGraphRelation) {
                idPool = partitionPool.getPool(PoolType.RELATION);
            } else {
                Preconditions.checkArgument(userVertexIDType!=null);
                idPool = partitionPool.getPool(PoolType.getPoolTypeFor(userVertexIDType));
            }
            try {
                // 重要！！！！ 依据给定的IDPool获取count值！！！！
                // 在此语句中设计 block的初始化 和 double buffer block的处理！
                count = idPool.nextID();
                partitionPool.accessed();
            } catch (IDPoolExhaustedException e) { // 如果该IDPool被用完，抛出IDPool异常， 最外层捕获，然后进行重试获取节点id
                log.debug("Pool exhausted for partition id {}", partitionID);
                placementStrategy.exhaustedPartition(partitionID);
                partitionPool.exhaustedIdPool();
                throw e;
            }
        }

        // 组装最终的分布式id：[count + partition id + ID padding]
        long elementId;
        if (element instanceof InternalRelation) {
            elementId = idManager.getRelationID(count, partitionID);
        } else if (element instanceof PropertyKey) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.UserPropertyKey,count);
        } else if (element instanceof EdgeLabel) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.UserEdgeLabel, count);
        } else if (element instanceof VertexLabel) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.VertexLabel, count);
        } else if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) {
            elementId = IDManager.getSchemaId(IDManager.VertexIDType.GenericSchemaType,count);
        } else {
            elementId = idManager.getVertexID(count, partitionID, userVertexIDType);
        }

        Preconditions.checkArgument(elementId >= 0);
        // 对节点对象赋值其分布式唯一id
        element.setId(elementId);
    }
上述代码，我们拿到了对应的IdPool，有两种情况：
  • 第一次获取分布式id时，分区对应的IDPool初始化为默认的size = 0的IDPool
  • 分区对应的IDPool不是初次获取
这两种情况的处理，都在代码count = idPool.nextID()的StandardIDPool类中的nextID()方法中被处理！
在分析该代码之前，我们需要知道 PartitionIDPool和StandardIDPool的关系：
每个partition都有一个对应的PartitionIDPool extends EnumMap 是一个枚举map类型；
每一个PartitionIDPool都有对应的不同类型的StandardIDPool：
  • NORMAL_VERTEX：用于vertex id的分配
  • UNMODIFIABLE_VERTEX：用于schema label id的分配
  • RELATION：用于edge id的分配
在StandardIDPool中包含多个字段，分别代表不同的含义，抽取几个重要的字段进行介绍：
    private static final int RENEW_ID_COUNT = 100; 
    private final long idUpperBound; // Block的最大值，默认为2的55次幂
    private final int partition; // 当前pool对应的分区
    private final int idNamespace; // 标识pool为那种类型的pool，上述的三种类型NORMAL_VERTEX、UNMODIFIABLE_VERTEX、RELATION；值为当前枚举值在枚举中的位置

    private final Duration renewTimeout;// 重新获取block的超时时间
    private final double renewBufferPercentage;// 双buffer中，当第一个buffer block使用的百分比，到达配置的百分比则触发other buffer block的获取

    private IDBlock currentBlock; // 当前的block
    private long currentIndex; // 标识当前block使用到那一个位置
    private long renewBlockIndex; // 依据currentBlock.numIds()*renewBufferPercentage来获取这个值，主要用于在当前的block在消费到某个index的时候触发获取下一个buffer block

    private volatile IDBlock nextBlock;// 双buffer中的另外一个block

    private final ThreadPoolExecutor exec;// 异步获取双buffer的线程池

6、调用了StandardIDPool类中的nextID方法
经过上述分析，我们知道，分布式唯一id的唯一性是由在partition维度下的count的值的唯一性来保证的；
上述代码通过调用IDPool的nextId来获取count值；
下述代码就是获取count的逻辑；
    @Override
    public synchronized long nextID() {
        // currentIndex标识当前的index小于current block的最大值
        assert currentIndex <= currentBlock.numIds();

        // 此处涉及两种情况：
        // 1、分区对应的IDPool是第一次被初始化；则currentIndex = 0；currentBlock.numIds() = 0；
        // 2、分区对应的该IDPool不是第一次，但是此次的index正好使用到了current block的最后一个count
        if (currentIndex == currentBlock.numIds()) {
            try {
                // 将current block赋值为next block
                // next block置空 并计算renewBlockIndex
                nextBlock();
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new JanusGraphException("Could not renew id block due to interruption", e);
            }
        }
        
        // 在使用current block的过程中，当current index  ==  renewBlockIndex时，触发double buffer next block的异步获取！！！！
        if (currentIndex == renewBlockIndex) {
            // 异步获取next block
            startIDBlockGetter();
        }
        
        // 生成最终的count
        long returnId = currentBlock.getId(currentIndex);
        // current index + 1
        currentIndex++;
        if (returnId >= idUpperBound) throw new IDPoolExhaustedException("Reached id upper bound of " + idUpperBound);
        log.trace("partition({})-namespace({}) Returned id: {}", partition, idNamespace, returnId);
        // 返回最终获取的分区维度的全局唯一count
        return returnId;
    }
上述代码中进行了两次判断：
  • currentIndex == currentBlock.numIds()：
    • 第一次生成分布式id：此处判断即为 0==0；然后生成新的block
    • 非第一次生成分布式id：等于情况下标识当前的block已经使用完了，需要切换为next block
  • currentIndex == renewBlockIndex
    • renew index：标识index使用多少后开始获取下一个double buffer 的next block；有一个默认值100，主要为了兼容第一次分布式id的生成；相等则会触发异步获取下一个next block
下面我们分别对nextBlock();逻辑和startIDBlockGetter();进行分析；
7、调用了StandardIDPool类中的nextBlock方法
    private synchronized void nextBlock() throws InterruptedException {
        // 在分区对应的IDPool第一次使用时，double buffer的nextBlock为空
        if (null == nextBlock && null == idBlockFuture) {
            // 异步启动 获取id block
            startIDBlockGetter();
        }

        // 也是在分区对应的IDPool第一次使用时，因为上述为异步获取，所以在执行到这一步时nextBlock可能还没拿到
        // 所以需要阻塞等待block的获取
        if (null == nextBlock) {
            waitForIDBlockGetter();
        }

        // 将当前使用block指向next block
        currentBlock = nextBlock;
        // index清零
        currentIndex = 0;
        // nextBlock置空
        nextBlock = null;

        // renewBlockIndex用于双buffer中，当第一个buffer block使用的百分比，到达配置的百分比则触发other buffer block的获取
        // 值current block 对应的count数量 - （值current block 对应的count数量 * 为renewBufferPercentage配置的剩余空间百分比）
        // 在使用current block的时候，当current index  ==  renewBlockIndex时，触发double buffer next block的异步获取！！！！
        renewBlockIndex = Math.max(0,currentBlock.numIds()-Math.max(RENEW_ID_COUNT, Math.round(currentBlock.numIds()*renewBufferPercentage)));
    }
主要是做了三件事：
  • 1、block是否为空，为空的话则异步获取一个block
  • 2、nextBlock不为空的情况下：next赋值到current、next置空、index置零
  • 3、计算获取下一个nextBlock的触发index renewBlockIndex值
8、调用了StandardIDPool类中的startIDBlockGetter方法
    private synchronized void startIDBlockGetter() {
        Preconditions.checkArgument(idBlockFuture == null, idBlockFuture);
        if (closed) return; //Don't renew anymore if closed
        //Renew buffer
        log.debug("Starting id block renewal thread upon {}", currentIndex);
        // 创建一个线程对象，包含给定的权限控制类、分区、命名空间、超时时间
        idBlockGetter = new IDBlockGetter(idAuthority, partition, idNamespace, renewTimeout);
        // 提交获取double buffer的线程任务，异步执行
        idBlockFuture = exec.submit(idBlockGetter);
    }
其中创建一个线程任务，提交到线程池exec进行异步执行；
下面看下，线程类的call方法主要是调用了idAuthority.getIDBlock方法，这个方法主要是基于Hbase来获取还未使用的block；
    /**
     * 获取double buffer block的线程类
     */
    private static class IDBlockGetter implements Callable<IDBlock> {

        // 省略部分代码
        @Override
        public IDBlock call() {
            Stopwatch running = Stopwatch.createStarted();
            try {
                // 此处调用idAuthority 调用HBase进行占用获取Block
                IDBlock idBlock = idAuthority.getIDBlock(partition, idNamespace, renewTimeout);
                return idBlock;
            } catch (BackendException e) {}
        }
    }
9、调用ConsistentKeyIDAuthority类的getIDBlock方法
    @Override
    public synchronized IDBlock getIDBlock(final int partition, final int idNamespace, Duration timeout) throws BackendException {
      
        // 开始时间
        final Timer methodTime = times.getTimer().start();

        // 获取当前命名空间配置的blockSize，默认值10000；可自定义配置
        final long blockSize = getBlockSize(idNamespace);
        // 获取当前命名空间配置的最大id值idUpperBound；值为：2的55次幂大小
        final long idUpperBound = getIdUpperBound(idNamespace);
        // uniqueIdBitWidth标识uniqueId占用的位数；uniqueId为了兼容“关闭分布式id唯一性保障”的开关情况，uniqueIdBitWidth默认值=4
        // 值：64-1(默认0)-5（分区占用位数）-3（ID Padding占用位数）-4（uniqueIdBitWidth） = 51；标识block中的上限为2的51次幂大小
        final int maxAvailableBits = (VariableLong.unsignedBitLength(idUpperBound)-1)-uniqueIdBitWidth;

        // 标识block中的上限为2的51次幂大小
        final long idBlockUpperBound = (1L <
        // UniquePID用尽的UniquePID集合，默认情况下，randomUniqueIDLimit = 0；
        final List exhaustedUniquePIDs = new ArrayList<>(randomUniqueIDLimit);

        // 默认0.3秒  用于处理TemporaryBackendException异常情况（后端存储出现问题）下：阻塞一断时间，然后进行重试
        Duration backoffMS = idApplicationWaitMS;

        // 从开始获取IDBlock开始，持续超时时间（默认2分钟）内重试获取IDBlock
        while (methodTime.elapsed().compareTo(timeout) < 0) {
            final int uniquePID = getUniquePartitionID(); // 获取uniquePID，默认情况下“开启分布式id唯一性控制”，值 = 0； 当“关闭分布式id唯一性控制”时为一个随机值
            final StaticBuffer partitionKey = getPartitionKey(partition,idNamespace,uniquePID); // 依据partition + idNamespace + uniquePID组装一个RowKey
            try {
                long nextStart = getCurrentID(partitionKey); // 从Hbase中获取当前partition对应的IDPool中被分配的最大值，用来作为当前申请新的block的开始值
                if (idBlockUpperBound - blockSize <= nextStart) { // 确保还未被分配的id池中的id个数，大于等于blockSize
                    // 相应处理
                }

                long nextEnd = nextStart + blockSize; // 获取当前想要获取block的最大值
                StaticBuffer target = null;

                // attempt to write our claim on the next id block
                boolean success = false;
                try {
                    Timer writeTimer = times.getTimer().start(); // ===开始：开始进行插入自身的block需求到Hbase
                    target = getBlockApplication(nextEnd, writeTimer.getStartTime()); // 组装对应的Column: -nextEnd +  当前时间戳 + uid（唯一标识当前图实例）
                    final StaticBuffer finalTarget = target; // copy for the inner class
                    BackendOperation.execute(txh -> { // 异步插入当前生成的RowKey 和 Column
                        idStore.mutate(partitionKey, Collections.singletonList(StaticArrayEntry.of(finalTarget)), KeyColumnValueStore.NO_DELETIONS, txh);
                        return true;
                    },this,times);
                    writeTimer.stop(); // ===结束：插入完成

                    final boolean distributed = manager.getFeatures().isDistributed();
                    Duration writeElapsed = writeTimer.elapsed(); // ===获取方才插入的时间耗时
                    if (idApplicationWaitMS.compareTo(writeElapsed) < 0 && distributed) { // 判断是否超过配置的超时时间，超过则报错TemporaryBackendException，然后等待一断时间进行重试
                        throw new TemporaryBackendException("Wrote claim for id block [" + nextStart + ", " + nextEnd + ") in " + (writeElapsed) + " => too slow, threshold is: " + idApplicationWaitMS);
                    } else {

                        assert 0 != target.length();
                        final StaticBuffer[] slice = getBlockSlice(nextEnd); // 组装下述基于上述Rowkey的Column的查找范围：(-nextEnd + 0 : 0nextEnd + 最大值)      

                        final List blocks = BackendOperation.execute( // 异步获取指定Rowkey和指定Column区间的值
                            (BackendOperation.Transactional>) txh -> idStore.getSlice(new KeySliceQuery(partitionKey, slice[0], slice[1]), txh),this,times);
                        if (blocks == null) throw new TemporaryBackendException("Could not read from storage");
                        if (blocks.isEmpty())
                            throw new PermanentBackendException("It seems there is a race-condition in the block application. " +
                                    "If you have multiple JanusGraph instances running on one physical machine, ensure that they have unique machine idAuthorities");

                        if (target.equals(blocks.get(0).getColumnAs(StaticBuffer.STATIC_FACTORY))) { // 如果获取的集合中，当前的图实例插入的数据是第一条，则表示获取block; 如果不是第一条，则获取Block失败
                            // 组装IDBlock对象
                            ConsistentKeyIDBlock idBlock = new ConsistentKeyIDBlock(nextStart,blockSize,uniqueIdBitWidth,uniquePID);

                            if (log.isDebugEnabled()) {
                                    idBlock, partition, idNamespace, uid);
                            }

                            success = true;
                            return idBlock; // 返回
                        } else { }
                    }
                } finally {
                    if (!success && null != target) { // 在获取Block失败后，删除当前的插入； 如果没有失败，则保留当前的插入，在hbase中标识该Block已经被占用
                        //Delete claim to not pollute id space
                        for (int attempt = 0; attempt < ROLLBACK_ATTEMPTS; attempt++) { // 回滚：删除当前插入，尝试次数5次
                        }
                    }
                }
            } catch (UniqueIDExhaustedException e) {
                // No need to increment the backoff wait time or to sleep
                log.warn(e.getMessage());
            } catch (TemporaryBackendException e) {
                backoffMS = Durations.min(backoffMS.multipliedBy(2), idApplicationWaitMS.multipliedBy(32));
                sleepAndConvertInterrupts(backoffMS); \
            }
        }

        throw new TemporaryLockingException();
    }

主要的逻辑就是：
  • 组装Rowkey：partition + idNameSpace+unquePId
  • 组装Column：-nextEnd+now time+uid
  • 将RowKey+Column插入Hbase
  • 获取的上述组装的RowKey 基于(-nextEnd + 0 : -nextEnd + max)范围的所有Column集合
  • 判断集合的第一个Column是不是当前插入的Column，是的话则占用block成功，不是的话则占用失败，删除刚才占用并进行重试
最终：异步获取到了唯一占用的Block，然后生成对应的唯一count，组装最后的唯一id
整体的调用流程如下：
在这里插入图片描述
四：其他类型的id生成 
上述我们主要依据生成节点id（vertex id）的过程来进行分析
在JanusGraph中还包含edge id、property id、schema label id等几种的分布式id生成
所有类型的分布式id的生成主要思想和逻辑都几乎相同，只是一些具体的逻辑可能有所不同，我们理解了vertex id的分布式id生成流程，其他的也可以理解了。
1、property id的生成
在JanusGraph中的property的分布式唯一id的生成，整体逻辑和vertex id的生成逻辑大体相同；
property id的 生成和 vertex id有两点不同：
  • ID的组成部分： 在vertex id中组成部分包含count+partition+ID Padding；而在property id中没有ID Padding部分，其组成为count + partition
        long id = (count<        if (type!=null) id = type.addPadding(id); // 此时，type = null
        return id;
  • partition id的获取方式：在生成vertex id时，partition id是随机获取的；而在生成property id时，partition id是获取的当前节点对应的partition id，如果节点获取不到分区id，则随机生成一个；
            if (element instanceof InternalRelation) { // 属性 + 边
                InternalRelation relation = (InternalRelation)element;
                if (attempt < relation.getLen()) { 
                    InternalVertex incident = relation.getVertex(attempt);
                    Preconditions.checkArgument(incident.hasId());
                    if (!IDManager.VertexIDType.PartitionedVertex.is(incident.longId()) || relation.isProperty()) { // 获取对应节点已有的partition id
                        partitionID = getPartitionID(incident);
                    } else {
                        continue;
                    }
                } else { // 如果对应的节点都没有，则随机获取一个partition id
                    partitionID = placementStrategy.getPartition(element);
                }
2、Edge id的生成
在JanusGraph中的edge的分布式唯一id的生成，整体逻辑和vertex id的生成逻辑大体相同；
edge id的 生成和 vertex id有两点不同：
  • ID的组成部分： 在vertex id中组成部分包含count+partition+ID Padding；而在edge id中没有ID Padding部分，其组成为count + partition，代码同property id的生成代码
  • partition id的获取方式：在生成vertex id时，partition id是随机获取的；而在生成edge id时，partition id是获取的当前source vertex 或者 target vertex对应的partition id，如果节点获取不到分区id，则随机生成一个，代码同property id的生成代码；
3、Schema相关id的生成
在JanusGraph中的schema相关id的分布式唯一id的生成，整体逻辑和vertex id的生成逻辑大体相同；
schema相关id的生成分为四种：PropertyKey、EdgeLabel、VertexLabel、JanusGraphSchemaVertex
  • ID的组成部分： 在vertex id中组成部分包含count+partition+ID Padding；在schema对应的id生成，这四种产生的id对应的结构都是一样的：count + 对应类型的固定后缀
return (count << offset()) | suffix();
  • partition id的获取方式：在生成vertex id时，partition id是随机获取的；而在生成schema id时，partition id是默认的partition id = 0；
public static final int SCHEMA_PARTITION = 0;
if (element instanceof JanusGraphSchemaVertex) {
                partitionID = IDManager.SCHEMA_PARTITION; // 默认分区
}
程序员专栏
 扫码关注填加客服 
长按识别下方二维码进群
近期精彩内容推荐：  
 又一个程序员，被抓捕！（真实事件）
 程序员有个可爱女朋友是种什么体验？
 “12306”的架构到底有多牛逼？
 csv文件读写乱码问题的一个简单解决方法



在看点这里好文分享给更多人↓↓

                
浏览
                    11
点赞
    
评论
    
收藏
    
分享
        
手机扫一扫分享
分享
    

        举报
    
评论
图片
表情
推荐
        
分布式系统：唯一ID生成策略总结
架构之美
0
一文了解分布式系统ID生成策略
全菜工程师小辉
0
分布式 ID 生成方案
架构之美
0
分布式全局唯一ID生成策略及算法
Java学习之道
0
php_snowflake分布式id生成算法
推特分布式id生成算法，在多线程环境最小颗粒度能到线程。要求：PHP >= 5.6描述：NTS
go-snowflake分布式 ID 生成算法
❄️GO-SnowflakeSnowflake简介在单机系统中我们会使用自增id作为数据的唯一id，自增id在数据库中有利于排序和索引，但是在分布式系统中如果还是利用数据库的自增id会引起冲突，自增i
php-ext-snowflake分布式 ID 生成算法
基于 Twitter SnowFlake 的分布式 ID 生成算法，使用 C 实现的 php Ext
php-ext-snowflake分布式 ID 生成算法
基于 TwitterSnowFlake 的分布式ID生成算法，使用C实现的phpExtension。默认生成ID是一个64位long型数字。单机每秒内理论上最多可以生成1024*(2^12)，也就是4
php_snowflake分布式id生成算法
推特分布式id生成算法，在多线程环境最小颗粒度能到线程。要求：PHP>=5.6描述：NTS02    15 20   28   32---+----------------+----------
tinyid分布式id生成系统
tinyid是滴滴开发的id生成器分布式id生成系统，简单易用、高性能、高可用的id生成系统。提供的RESTAPI：nextId:curl 'http://localhost:9999/tinyid/