分布式系统唯一ID的生成方案讨论
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分布式系统唯一ID的生成方案讨论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在分布式系统下唯一id问题,就是id咋生成?比如分表分库,因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那是不对的。举个例子,一个表拆分为了2张表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了!你的系统就没办法根据表主键来查询了,比如id = 10这个记录,在两个表里都有!所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,保证每个表内的某个id,全局唯一。全局唯一id主要有以下几种方案。
分布式ID的生成方案
1. UUID
算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。
- 优点:本地生成,生成简单,性能好,没有高可用风险
- 缺点:长度过长,存储冗余,且无序不可读,查询效率低(在数据库里不利于索引树的构建,不适合用作主键)
2. 数据库自增ID
使用数据库的id自增策略,如 mysql 的 auto_increment。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长,生成不重复ID的策略来实现高可用。
- 优点:数据库生成的ID绝对有序,高可用实现方式简单
- 缺点:需要独立部署数据库实例,成本高,有性能瓶颈
3. 批量生成ID
一次按需批量生成多个ID,每次生成都需要访问数据库,将数据库修改为最大的ID值,并在内存中记录当前值及最大值。
- 优点:避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力,提高性能
- 缺点:属于本地生成策略,存在单点故障,服务重启造成ID不连续
4. Redis生成ID
Redis的所有命令操作都是单线程的,本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令,所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
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优点:不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库;数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。
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缺点:如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度;需要编码和配置的工作量比较大。
A:1, 6, 11, 16, 21 B:2, 7, 12, 17, 22 C:3, 8, 13, 18, 23 D:4, 9, 14, 19, 24 E:5, 10, 15, 20, 25
随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。
另外,比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ,使用 INCR 进行累加。
5. Twitter的snowflake算法
Twitter 利用 zookeeper 实现了一个全局ID生成的服务 Snowflake:https://github.com/twitter-archive/snowflake
如上图的所示,Twitter 的 Snowflake 算法由下面几部分组成:
- 1位符号位:
由于 long 类型在 java 中带符号的,最高位为符号位,正数为 0,负数为 1,且实际系统中所使用的ID一般都是正数,所以最高位为 0。
- 41位时间戳(毫秒级):
需要注意的是此处的 41 位时间戳并非存储当前时间的时间戳,而是存储时间戳的差值(当前时间戳 - 起始时间戳),这里的起始时间戳一般是ID生成器开始使用的时间戳,由程序来指定,所以41位毫秒时间戳最多可以使用 (1 << 41) / (1000x60x60x24x365) = 69年
。
- 10位数据机器位:
包括5位数据标识位和5位机器标识位,这10位决定了分布式系统中最多可以部署 1 << 10 = 1024
s个节点。超过这个数量,生成的ID就有可能会冲突。
- 12位毫秒内的序列:
这 12 位计数支持每个节点每毫秒(同一台机器,同一时刻)最多生成 1 << 12 = 4096个ID
加起来刚好64位,为一个Long型。
- 优点:高性能,低延迟,按时间有序,一般不会造成ID碰撞
- 缺点:需要独立的开发和部署,依赖于机器的时钟
public class IdWorker { /** * 起始时间戳 2017-04-01 */ private final long epoch = 1491004800000L; /** * 机器ID所占的位数 */ private final long workerIdBits = 5L; /** * 数据标识ID所占的位数 */ private final long dataCenterIdBits = 5L; /** * 支持的最大机器ID,结果是31 */ private final long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits); /** * 支持的最大数据标识ID,结果是31 */ private final long maxDataCenterId = ~(-1 << dataCenterIdBits); /** * 毫秒内序列在id中所占的位数 */ private final long sequenceBits = 12L; /** * 机器ID向左移12位 */ private final long workerIdShift = sequenceBits; /** * 数据标识ID向左移17(12+5)位 */ private final long dataCenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /** * 时间戳向左移22(12+5+5)位 */ private final long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits; /** * 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */ private final long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits); /** * 数据标识ID(0~31) */ private long dataCenterId; /** * 机器ID(0~31) */ private long workerId; /** * 毫秒内序列(0~4095) */ private long sequence; /** * 上次生成ID的时间戳 */ private long lastTimestamp = -1L; public IdWorker(long dataCenterId, long workerId) { if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("dataCenterId can‘t be greater than %d or less than 0", maxDataCenterId)); } if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can‘t be greater than %d or less than 0", maxWorkerId)); } this.dataCenterId = dataCenterId; this.workerId = workerId; } /** * 获得下一个ID (该方法是线程安全的) * @return snowflakeId */ public synchronized long nextId() { long timestamp = timeGen(); //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过,这个时候应当抛出异常 if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } //如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列 if (timestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳 timestamp = nextMillis(lastTimestamp); } } else {//时间戳改变,毫秒内序列重置 sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; //移位并通过按位或运算拼到一起组成64位的ID return ((timestamp - epoch) << timestampShift) | (dataCenterId << dataCenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; } /** * 返回以毫秒为单位的当前时间 * @return 当前时间(毫秒) */ protected long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } /** * 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳 * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截 * @return 当前时间戳 */ protected long nextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = lastTimestamp; } return timestamp; } }
6. 美团Leaf
Leaf 是美团开源的分布式ID生成器,能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全,里面也提到了几种分布式方案的对比,但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。官网链接:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html
以上是关于分布式系统唯一ID的生成方案讨论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章