【php】mysql全局ID生成方案
生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程,可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大,更新量不断飙涨时,MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案。既然要sharding,那么不可避免的要讨论到sharding key问题,在有些业务系统中,必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等,那么如何生成全局唯一的ID呢,下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案。
1、使用CAS思想
什么是CAS协议
Memcached于1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议类同于Java并发的CAS(Compare and Swap)原子操作,处理同一item被多个线程更改过程的并发问题
CAS的基本原理
基本原理非常简单,一言以蔽之,就是“版本号”,每个存储的数据对象,都有一个版本号。
我们可以从下面的例子来理解:
不采用CAS,则有如下的情景:
- 第一步,A取出数据对象X;
- 第二步,B取出数据对象X;
- 第三步,B修改数据对象X,并将其放入缓存;
- 第四步,A修改数据对象X,并将其放入缓存。
结论:第四步中会产生数据写入冲突。
采用CAS协议,则是如下的情景。
- 第一步,A取出数据对象X,并获取到CAS-ID1;
- 第二步,B取出数据对象X,并获取到CAS-ID2;
- 第三步,B修改数据对象X,在写入缓存前,检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“一致”,就将修改后的带有CAS-ID2的X写入到缓存。
- 第四步,A修改数据对象Y,在写入缓存前,检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“不一致”,则拒绝写入,返回存储失败。
这样CAS协议就用了“版本号”的思想,解决了冲突问题。(乐观锁概念)
其实这里并不是严格的CAS,而是使用了比较交换原子操作的思想。
生成思路如下:每次生成全局id时,先从sequence表中获取当前的全局最大id。然后在获取的全局id上做加1操作,加1后的值更新到数据库,如加1后的值为203,表名是users,数据表结构如下:
CREATE TABLE `SEQUENCE` (
`name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '分表的表名',
`gid` bigint(20) NOT NULL COMMENT '最大全局id',
PRIMARY KEY (`name`)
) ENGINE=innodb
sql语句
update sequence set gid = 203 where name = 'users' and gid < 203;
sql语句的 and gid < 203 是为了保证并发环境下gid的值只增不减。
如果update语句的影响记录条数为0说明,已经有其他进程提前生成了203这个值,并写入了数据库。需要重复以上步骤从新生成。
代码实现如下:
//$name 表名
function next_id_db($name){
//获取数据库全局sequence对象
$seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();
$threshold = 100; //最大尝试次数
for($i = 0; $i < $threshold; $i++){
$last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id
$id = $last_id +1;
$ret = $seq_dao->set_seq_id($name, $id);
if($ret){
return $id;
break;
}
}
return false;
}
2、使用全局锁
在进行并发编程时,一般都会使用锁机制。其实,全局id的生成也是解决并发问题。
生成思路如下:
在使用redis的setnx方法和memcace的add方法时,如果指定的key已经存在,则返回false。利用这个特性,实现全局锁
每次生成全局id前,先检测指定的key是否存在,如果不存在则使用redis的incr方法或者memcache的increment进行加1操作。这两个方法的返回值是加1后的值,如果存在,则程序进入循环等待状态。循环过程中不断检测key是否还存在,如果key不存在就执行上面的操作。
代码如下:
//使用redis实现
//$name 为 逻辑表名
function next_id_redis($name){
$redis = Wk_Redis_Util::getRedis();//获取redis对象
$seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();//获取存储全局id数据表对象
if(!is_object($redis)){
throw new Exception("fail to create redis object");
}
$max_times = 10; //最大执行次数 避免redis不可用的时候 进入死循环
while(1){
$i++;
//检测key是否存在,相当于检测锁是否存在
$ret = $redis->setnx("sequence_{$name}_flag",time());
if($ret){
break;
}
if($i > $max_times){
break;
}
$time = $redis->get("sequence_{$name}_flag");
if(is_numeric($time) && time() - $time > 1){//如果循环等待时间大于1秒,则不再等待。
break;
}
}
$id = $redis->incr("sequence_{$name}");
//如果操作失败,则从sequence表中获取全局id并加载到redis
if (intval($id) === 1 or $id === false) {
$last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id
if(!is_numeric($last_id)){
throw new Exception("fail to get id from db");
}
$ret = $redis->set("sequence_{$name}",$last_id);
if($ret == false){
throw new Exception("fail to set redis key [ sequence_{$name} ]");
}
$id = $redis->incr("sequence_{$name}");
if(!is_numeric($id)){
throw new Exception("fail to incr redis key [ sequence_{$name} ]");
}
}
$seq_dao->set_seq_id($name, $id);//把生成的全局id写入数据表sequence
$redis->delete("sequence_{$name}_flag");//删除key,相当于释放锁
$db = null;
return $id;
}
3、redis和db结合
使用redis直接操作内存,可能性能会好些。但是如果redis死掉后,如何处理呢?把以上两种方案结合,提供更好的稳定性。
代码如下:
function next_id($name){
try{
return $this->next_id_redis($name);
}
catch(Exception $e){
return $this->next_id_db($name);
}
}
4、Flicker的解决方案
因为mysql本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助这个特性来实现这个功能。Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into + MyISAM)。一个生成64位ID方案具体就是这样的:
先创建单独的数据库(eg:ticket),然后创建一个表:
CREATE TABLE Tickets64 (
id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
stub char(1) NOT NULL default '',
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY stub (stub)
) ENGINE=MyISAM
当我们插入记录后,执行SELECT * from Tickets64
,查询结果就是这样的:
+-------------------+------+
| id | stub |
+-------------------+------+
| 72157623227190423 | a |
+-------------------+------+
在我们的应用端需要做下面这两个操作,在一个事务会话里提交:
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了。
到上面为止,我们只是在单台数据库上生成ID,从高可用角度考虑,
接下来就要解决单点故障问题:Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID,
通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。
TicketServer1:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 1 TicketServer2:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 2
最后,在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。
- 优点:充分借助数据库的自增ID机制,提供高可靠性,生成的ID有序。
- 缺点:占用两个独立的MySQL实例,有些浪费资源,成本较高。
参考:
http://code.flickr.net/2010/02/08/ticket-servers-distributed-unique-primary-keys-on-the-cheap/
http://segmentfault.com/a/1190000004090537
【php】mysql全局ID生成方案的更多相关文章
- MySQL分库分表环境下全局ID生成方案 转
在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库 ...
- MySQL分库分表环境下全局ID生成方案
在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库 ...
- 【转】MySQL分库分表环境下全局ID生成方案
转载一篇博客,里面有很多的知识和思想值得我们去思考. —————————————————————————————————————————————————————————————————————— 在大 ...
- 分布式全局ID生成方案
传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多 ...
- 基于数据库构建分布式的ID生成方案
在分布式系统中,生成全局唯一ID,有很多种方案,但是在这多种方案中,每种方案都有有缺点,下面我们之针对通过常用数据库来生成分布式ID的方案,其它方法会在其它文中讨论: 1,RDBMS生成ID: 这里我 ...
- 分布式高并发下全局ID生成策略
数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 1 不能有单点故障. 2 以时间为序,或者ID里包含时间 ...
- (4.24)【mysql、sql server】分布式全局唯一ID生成方案
参考:分布式全局唯一ID生成方案:https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/80425437 分表生成唯一ID方案 sql serve ...
- 【系统设计】分布式唯一ID生成方案总结
目录 分布式系统中唯一ID生成方案 1. 唯一ID简介 2. 全局ID常见生成方案 2.1 UUID生成 2.2 数据库生成 2.3 Redis生成 2.4 利用zookeeper生成 2.5 雪花算 ...
- 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
- ActiveMQ学习(二)——MQ的工作原理
如图所示 首先来看本地通讯的情况,应用程序A和应用程序B运行于同一系统A,它们之间可以借助消息队列技术进行彼此的通讯:应用程序A向队列1发送一条信息,而当应用程序B需要时就可以得到该信息. 其次是远程 ...
- 从P6 EPPM 8 R3 到P6 EPPM 16 R1 有哪些改变?
Product 特征 First Release for Feature P6 EPPM 通过编辑活动标识替换关系.当你需要修改一个关系,你不需要删除现有的关系,并作出一个新的,你可以简单地编辑活动的 ...
- Java集合Iterator迭代器的实现
一.迭代器概述 1.什么是迭代器? 在Java中,有很多的数据容器,对于这些的操作有很多的共性.Java采用了迭代器来为各种容器提供了公共的操作接口.这样使得对容器的遍历操作与其具体的底层实现相隔离, ...
- ugui 获取Text的高度,动态改变高度
项目中需要根据聊天内容的多少.显示外边框的高度.因为Text的内容是不固定的.但宽度是固定的.高度根据文字多少自增 可以通过Text的属性preferredHeight 获取文本框的高度
- fibonacci封闭公式
Description 2007年到来了.经过2006年一年的修炼,数学神童zouyu终于把0到100000000的Fibonacci数列 (f[0]=0,f[1]=1;f[i] = f[i-1]+f ...
- CSS :first-child 伪类
CSS :first-child 伪类 向元素的第一个子元素添加样式,示例如下: 例 1 - 匹配第一个 <p> 元素(第一个段落显示为红色) <style type=&quo ...
- SQL Server join介绍
介绍Inner Join(可以省略Inner,平常经常inner,就是inner join), Full Out Join,Cross Join,Left Join, Right Join区别. )) ...
- Engine中如何更改矢量图层字段别名?
[解决办法]:使用IClassSchemaEdit.AlterFieldAliasName方法可以更改数据源的别名,如果想在图层的属性中更改显示的别名需要使用ITableFields.FieldInf ...
- Spark GraphX学习资料
<Spark GraphX 大规模图计算和图挖掘> http://book.51cto.com/art/201408/450049.htm http://www.csdn.net/arti ...
- CSS 通用和分组选择器(十)
一.通用选择器 通用选择器可能是所有选择器中最强大的,却使用最少的.通用选择器的作用就像是通配符,它匹配所有可用元素.通用选择器由一个星号表示.通用选择器一般用来对象页面上所有元素应用样式 例如:可使 ...