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## 本地端啟動（測試用）
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[//]: # (請先設定資料庫)
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```bash
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go mod tidy
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# 進入 etc/gateway.yml 設定各依賴的 config
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go run url.go
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```
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### 本地啟動需要依賴套件或工具
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以下已 macOS 為例，若已安裝或有其他可用服務則可跳過
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- go-zero goctl (https://go-zero.dev/docs/tasks/installation/goctl)
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```bash
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$ go install github.com/zeromicro/go-zero/tools/goctl@latest
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```
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- protobuf (https://protobuf.dev/)
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```bash
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brew install protobuf
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```
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## Docker 啟動 (Production)
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```bash
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make build-docker
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make run-docker
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```
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## 目錄結構
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```aiignore
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├── Makefile # 用於構建和運行專案的自動化腳本
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├── etc
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│ └── url.yaml # 服務配置檔，例如端口號、資料庫連線等
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├── generate # 產生服務的目錄
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│ └── api
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│ └── url_generate.api # API 定義檔，描述服務介面和資料結構
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├── go.mod
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├── go.sum
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├── internal # 內部模組目錄，不對外暴露
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│ ├── config
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│ │ └── config.go # 配置管理邏輯，負責加載和解析配置檔
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│ ├── handler
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│ │ ├── routes.go # 路由註冊檔案，將請求分發到對應的處理器
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│ │ └── url
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│ │ └── # URL 相關請求處理器目錄，具體實現短網址的創建、查詢等功能
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│ ├── logic
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│ │ └── url
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│ │ └── # 核心業務邏輯層，實現短網址生成、存儲和讀取
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│ ├── module
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│ │ └── url
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│ │ └── # URL 子模組的實現，封裝功能細節
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│ ├── svc
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│ │ └── service_context.go # 服務上下文，管理全域依賴（如資料庫連線等）
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│ └── types
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│ └── types.go # 通用型別定義，例如請求和回應的結構體
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├── readme.md # 專案說明檔，描述專案目標、使用方法等
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├── url.go # 服務的入口檔案，負責啟動服務
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└── url.json # 服務元數據或範例配置檔，用於輔助開發或測試
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```
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## 設計思路
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IDAllocator 是一個基於 Bitmap的簡單 ID 分配器，用於管理有限數量的 ID。通過位圖來標記 ID 的使用狀態，每個位對應一個唯一的 ID，從而高效地分配和釋放資源。
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### 核心設計理念
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1. 使用 math/big 提供的 big.Int 作為位圖，記錄每個 ID 是否已被分配。
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2. 同步安全：通過 sync.Mutex 確保分配和釋放操作的線程安全性。
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3. 編碼與解碼：將位圖中的索引轉換為 URL 友好的短碼（使用 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789-_ 作為字符集），以便對外提供友好的短字符串表示。
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### 功能說明
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#### 分配 ID (Allocate)
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* 從位圖中找到第一個未使用的位置，分配對應的 ID。
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* 將該位設為 1 表示已分配，並返回經過編碼的短字符串。
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#### 釋放 ID (Release)
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* 將傳入的 ID 解碼為位圖索引。
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* 將對應位設為 0，表示該 ID 已釋放，可重複使用。
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#### ID 編碼 (encodeIndex)
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* 將位圖索引轉換為固定長度（5 字符）的短碼。 -> **故目前可用會是64 的五次方個（考慮單機架構），已夠用，如果需要分散式可以再討論**
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* 確保生成的 ID 短小且唯一。
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#### ID 解碼 (decodeIndex)
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* 將短碼還原為位圖索引，確保釋放或其他操作可以正確定位。
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### 限制與考量
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1. 前可用會是 64 的五次方個（考慮單機架構），已夠用，如果需要分散式可以再討論
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2. 目前設計並沒有考慮壞掉重啟，只有讓他不斷插入，在資料庫設定為一所以，插入不了就會在產新的，的消極處理方案
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如果需求需要重啟復原，可以在討論如何做
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### 分布式設計考量
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#### 如果需要支持分布式環境，需引入全局一致性和協作管理，可能的改進方向包括：
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1. 集中式位圖管理：
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* 使用集中式存儲（例如 Redis 或 Zookeeper）存儲位圖數據。
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* 各實例在分配和釋放時，通過原子操作更新集中位圖。
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2. 分段分配：
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* 將 ID 空間劃分為多段，分配給不同的節點，每個節點管理自己的位圖。
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* 節點之間通過協議（如 Raft）協作管理段的分配。
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3. 雪花算法（Snowflake Algorithm）：
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* 基於時間戳、機器 ID 和序列號生成全局唯一的 ID。
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* 適用於大規模分布式系統。
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時間尚短，測試先只做最基本的short_code_utils |