【转载】细聊分布式ID生成方法
一、需求缘起
几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如:
(1)消息标识:message-id
(2)订单标识:order-id
(3)帖子标识:tiezi-id
这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序。
这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如:
(1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100
(2)拉取最新的一页订单:selectorder-id/ order by time/ limit 100
(3)拉取最新的一页帖子:selecttiezi-id/ order by time/ limit 100
所以往往要有一个time字段,并且在time字段上建立普通索引(non-cluster index)。
我们都知道普通索引存储的是实际记录的指针,其访问效率会比聚集索引慢,如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序,则可以省去这个time字段的索引查询:
select message-id/ (order by message-id)/limit 100
再次强调,能这么做的前提是,message-id的生成基本是趋势时间递增的。
这就引出了记录标识生成(也就是上文提到的三个XXX-id)的两大核心需求:
(1)全局唯一
(2)趋势有序
这也是本文要讨论的核心问题:如何高效生成趋势有序的全局唯一ID。
二、常见方法、不足与优化
【常见方法一:使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID】
优点:
(1)简单,使用数据库已有的功能
(2)能够保证唯一性
(3)能够保证递增性
(4)步长固定
缺点:
(1)可用性难以保证:数据库常见架构是一主多从+读写分离,生成自增ID是写请求,主库挂了就玩不转了
(2)扩展性差,性能有上限:因为写入是单点,数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限,并且难以扩展
改进方法:
(1)增加主库,避免写入单点
(2)数据水平切分,保证各主库生成的ID不重复
如上图所述,由1个写库变成3个写库,每个写库设置不同的auto_increment初始值,以及相同的增长步长,以保证每个数据库生成的ID是不同的(上图中库0生成0,3,6,9…,库1生成1,4,7,10,库2生成2,5,8,11…)
改进后的架构保证了可用性,但缺点是:
(1)丧失了ID生成的“绝对递增性”:先访问库0生成0,3,再访问库1生成1,可能导致在非常短的时间内,ID生成不是绝对递增的(这个问题不大,我们的目标是趋势递增,不是绝对递增)
(2)数据库的写压力依然很大,每次生成ID都要访问数据库
为了解决上述两个问题,引出了第二个常见的方案
【常见方法二:单点批量ID生成服务】
分布式系统之所以难,很重要的原因之一是“没有一个全局时钟,难以保证绝对的时序”,要想保证绝对的时序,还是只能使用单点服务,用本地时钟保证“绝对时序”。数据库写压力大,是因为每次生成ID都访问了数据库,可以使用批量的方式降低数据库写压力。
如上图所述,数据库使用双master保证可用性,数据库中只存储当前ID的最大值,例如0。ID生成服务假设每次批量拉取6个ID,服务访问数据库,将当前ID的最大值修改为5,这样应用访问ID生成服务索要ID,ID生成服务不需要每次访问数据库,就能依次派发0,1,2,3,4,5这些ID了,当ID发完后,再将ID的最大值修改为11,就能再次派发6,7,8,9,10,11这些ID了,于是数据库的压力就降低到原来的1/6了。
优点:
(1)保证了ID生成的绝对递增有序
(2)大大的降低了数据库的压力,ID生成可以做到每秒生成几万几十万个
缺点:
(1)服务仍然是单点
(2)如果服务挂了,服务重启起来之后,继续生成ID可能会不连续,中间出现空洞(服务内存是保存着0,1,2,3,4,5,数据库中max-id是5,分配到3时,服务重启了,下次会从6开始分配,4和5就成了空洞,不过这个问题也不大)
(3)虽然每秒可以生成几万几十万个ID,但毕竟还是有性能上限,无法进行水平扩展
改进方法:
单点服务的常用高可用优化方案是“备用服务”,也叫“影子服务”,所以我们能用以下方法优化上述缺点(1):
如上图,对外提供的服务是主服务,有一个影子服务时刻处于备用状态,当主服务挂了的时候影子服务顶上。这个切换的过程对调用方是透明的,可以自动完成,常用的技术是vip+keepalived,具体就不在这里展开。
【常见方法三:uuid】
上述方案来生成ID,虽然性能大增,但由于是单点系统,总还是存在性能上限的。同时,上述两种方案,不管是数据库还是服务来生成ID,业务方Application都需要进行一次远程调用,比较耗时。有没有一种本地生成ID的方法,即高性能,又时延低呢?
uuid是一种常见的方案:string ID =GenUUID();
优点:
(1)本地生成ID,不需要进行远程调用,时延低
(2)扩展性好,基本可以认为没有性能上限
缺点:
(1)无法保证趋势递增
(2)uuid过长,往往用字符串表示,作为主键建立索引查询效率低,常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”(折半后不能保证唯一性)
【常见方法四:取当前毫秒数】
uuid是一个本地算法,生成性能高,但无法保证趋势递增,且作为字符串ID检索效率低,有没有一种能保证递增的本地算法呢?
取当前毫秒数是一种常见方案:uint64 ID = GenTimeMS();
优点:
(1)本地生成ID,不需要进行远程调用,时延低
(2)生成的ID趋势递增
(3)生成的ID是整数,建立索引后查询效率高
缺点:
(1)如果并发量超过1000,会生成重复的ID
我去,这个缺点要了命了,不能保证ID的唯一性。当然,使用微秒可以降低冲突概率,但每秒最多只能生成1000000个ID,再多的话就一定会冲突了,所以使用微秒并不从根本上解决问题。
【常见方法五:类snowflake算法】
snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法,其核心思想是:一个long型的ID,使用其中41bit作为毫秒数,10bit作为机器编号,12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12),也就是400W的ID,完全能满足业务的需求。
借鉴snowflake的思想,结合各公司的业务逻辑和并发量,可以实现自己的分布式ID生成算法。
举例,假设某公司ID生成器服务的需求如下:
(1)单机高峰并发量小于1W,预计未来5年单机高峰并发量小于10W
(2)有2个机房,预计未来5年机房数量小于4个
(3)每个机房机器数小于100台
(4)目前有5个业务线有ID生成需求,预计未来业务线数量小于10个
(5)…
分析过程如下:
(1)高位取从2016年1月1日到现在的毫秒数(假设系统ID生成器服务在这个时间之后上线),假设系统至少运行10年,那至少需要10年*365天*24小时*3600秒*1000毫秒=320*10^9,差不多预留39bit给毫秒数
(2)每秒的单机高峰并发量小于10W,即平均每毫秒的单机高峰并发量小于100,差不多预留7bit给每毫秒内序列号
(3)5年内机房数小于4个,预留2bit给机房标识
(4)每个机房小于100台机器,预留7bit给每个机房内的服务器标识
(5)业务线小于10个,预留4bit给业务线标识
这样设计的64bit标识,可以保证:
(1)每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的
(2)同一个机器,每个毫秒内生成的ID都是不同的
(3)同一个机器,同一个毫秒内,以序列号区区分保证生成的ID是不同的
(4)将毫秒数放在最高位,保证生成的ID是趋势递增的
缺点:
(1)由于“没有一个全局时钟”,每台服务器分配的ID是绝对递增的,但从全局看,生成的ID只是趋势递增的(有些服务器的时间早,有些服务器的时间晚)
最后一个容易忽略的问题:
生成的ID,例如message-id/ order-id/ tiezi-id,在数据量大时往往需要分库分表,这些ID经常作为取模分库分表的依据,为了分库分表后数据均匀,ID生成往往有“取模随机性”的需求,所以我们通常把每秒内的序列号放在ID的最末位,保证生成的ID是随机的。
又如果,我们在跨毫秒时,序列号总是归0,会使得序列号为0的ID比较多,导致生成的ID取模后不均匀。解决方法是,序列号不是每次都归0,而是归一个0到9的随机数,这个地方。
如果有收获,帮忙转发哈。
===【完】===
【转自】58沈剑 架构师之路
【转载】细聊分布式ID生成方法的更多相关文章
- 细聊分布式ID生成方法
细聊分布式ID生成方法 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=403837240&idx=1&sn=ae9 ...
- 【58沈剑架构系列】细聊分布式ID生成方法
一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据 ...
- 160302、细聊分布式ID生成方法
一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据 ...
- 分布式ID生成方法-趋势有序的全局唯一ID
一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据 ...
- 分布式id生成方法
系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见 ...
- 分布式ID生成方案汇总
1.目标 1.1.全局唯一 不能出现重复的ID,全局唯一是最基本的要求. 1.2.趋势有序 业务上分页查询需求,排序需求,如果ID直接有序,则不必建立更多的索引,增加查询条件. 而且Mysql Inn ...
- 分布式环境下的id生成方法
分布式环境下的id生成方法 前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash ...
- 图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析
JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 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 ...
- 分布式id生成方案总结
本文已经收录自 JavaGuide (60k+ Star[Java学习+面试指南] 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识.) 本文授权转载自:https://juejin.im/post/ ...
随机推荐
- JSTL 配置
pache Tomcat安装JSTL 库步骤如下: 从Apache的标准标签库中下载的二进包(jakarta-taglibs-standard-current.zip). 官方下载地址:http:// ...
- Python内置函数(4)
Python内置函数(4) 1.copyright 交互式提示对象打印许可文本,一个列表贡献者和版权声明 2.credits 交互式提示对象打印许可文本,一个贡献者和版权声明的列表 3.delattr ...
- WordPress添加前台注册功能
一.添加注册表单 1.首先在当前主题的目录下新建一个php文件,命名为reg-page.php,然后将page.php中的所有代码复制到reg-page.php中: 2.删除reg-page.php开 ...
- Codeforces Round #265 (Div. 1)
D. World of Darkraft - 2 time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input sta ...
- .net提高文章
文章:.NET程序性能的基本要领 文章:你的字典里有多少元素? 文章:快速自检电脑是否被黑客入侵过(Windows版) 文章:关于DNS,你应该知道这些
- 九度oj 题目1159:坠落的蚂蚁
题目描述: 一根长度为1米的木棒上有若干只蚂蚁在爬动.它们的速度为每秒一厘米或静止不动,方向只有两种,向左或者向右.如果两只蚂蚁碰头,则它们立即交换速度并继续爬动.三只蚂蚁碰头,则两边的蚂蚁交换速度, ...
- MySQL5.7 MTS work线程stack
复制现象是,slave线程状态正常,但是sql 线程不应用,所以delay越来越大,查看复制状态 mysql> show slave status\G********************** ...
- bzoj3743 [Coci2015]Kamp 常州模拟赛d6t2
3743: [Coci2015]Kamp Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 484 Solved: 229[Submit][Status ...
- [USACO5.3]Big Barn (动态规划)
题目描述 农夫约翰想要在他的正方形农场上建造一座正方形大牛棚.他讨厌在他的农场中砍树,想找一个能够让他在空旷无树的地方修建牛棚的地方.我们假定,他的农场划分成 N x N 的方格.输入数据中包括有树的 ...
- 【邻接表+匈牙利算法模板】Elementary Math
http://acm.bnu.edu.cn/v3/external/gym/101485.pdf #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ...