1 写作目的
这几天被虾皮裁员的消息刷屏了,实话实说互联网的行情确实很差,各处都在裁员。而且最近在忙试用期转正答辩,还不错,光荣的成为了一个大厂的正式员工,很庆幸在这么不稳定的情况下还能有自己的一寸方土。还扯别的干什么呢?开卷吧。
注意:本文只讲分布式主键的设计实现原理,不讲具体代码的实现细节。默认都不是单节点。
2 为什么要用分布式主键
在我们业务量不大的时候,单库单表完全可以支持现在的业务,数据再大一点读写分离也算OK。但是随着数据量的增长,单库单表终究是抗不住的。那就需要分库分表。分库分表后肯定不能依赖分表中的自增主键。因此需要一个 生成全局唯一ID的 主键生成策略。
3 分布式主键的基本要求
全局唯一:不管什么主键,都需要全局唯一。
高性能高可用:分布式主键服务本身就是一个底层的服务,很多服务都依赖于 这个服务,如果底层服务都不稳定,那么上游的服务就更谈不上稳定。
递增:大部分数据存储使用MySQL存储数据,为了快速存储和检索,分布式主键生成策略总趋势要求是递增的。
4 常见的分布式主键生成策略
4.1 UUID
在Java中自带的UUID就具有唯一性。如下面代码所示。生成的结果不是数字,是字符串。那
public static void main(String[] args) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
System.out.println(uuid);//e48126eb0e6646638b043fca85f38818
}
优点
- 简单,没有网络消耗。
缺点
- 不保证大趋势递增,不利于检索,对索引的构建和维护成本比较大。
- 长度过长,不利于存储。
- 没有具体的业务含义。
4.2 MySQL
4.2.1 自增主键
4.2.1.1单点MySQL(单Master)
基于数据库的自增主键充当分布式ID服务器。
具体实现:
1)创建一个SEQUENCE_ID表(id,value)
2)每次请求该分布式主键主键服务时向SEQUENCE_ID 插入一条数据,并返回自增主键作为分布式主键。
优点
- 实现简单,自增有序。
缺点
- DB单点存在宕机风险,扛不住高并发场景。
4.2.1.2集群MySQL(多Master)
集群也是基于数据库的自增实现分布式ID服务器。
具体实现: 设置起始值和步长
MySQL_1 配置:
set @@auto_increment_offset = 1; -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2; -- 步长
MySQL_2 配置:
set @@auto_increment_offset = 2; -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2; -- 步长
设计方式如下图所示。那么整体还是有序的。不过每一个DB承担的流量就是1/2。
优点
- 多Master相比单Master会好很多
缺点
- 不利于后期扩容
4.2.2 区间号段(☆☆☆☆☆)
我们以单节点为例,在数据库中维护一个SEQUENCE_ID表。表中定义的是一个order主键生成规则和user主键生成规则。简单对表做一下解释,biz_code表示一种主键,max_id表示已经分配的最大ID,step表示步长,用于每次生成一批主键。
biz_code | max_id | step | desc | update_time |
---|---|---|---|---|
order | 11000 | 1000 | 订单表 | 2022-09-06 |
user | 1000 | 100 | 用户表 | 2022-09-09 |
在上面数据库的原始数据之上,此时上线了3个节点的订单服务。
当用户创建订单时,Order_Node1节点会请求主键服务器生成一批主键,此时数据库表记录为
biz_code | max_id | step | desc | update_time |
---|---|---|---|---|
order | 11000 | 1000 | 订单表 | 2022-09-06 |
[max_id + 1 , max_id + step]这批主键会返回给Order_Node1,即[11001,12000],此时会更新表的数据为
biz_code | max_id | step | desc | update_time |
---|---|---|---|---|
order | 12000 | 1000 | 订单表 | 2022-09-07 |
每个节点的内存中存的是一批主键ID,当时候完毕后再去申请一批数据,效率极高。
优点
- 并发压力不会再MySQL主键服务器侧。
- 容灾性好,我一次给你一批,即使主键服务器挂了,Node内存中的主键可以继续使用,Nod不应该order_node对外提供服务。
缺点
- 每当请求主键服务器申请一批主键时,TP999数据会偶尔出现尖刺。因为当Clinet大量的请求到Order_Node时因没有主键去申请主键时会导致这一批的请求时间会hang住。
双Buffer优化
针对 区间号段 中出现尖刺的情况,使用双Buffer进行优化。如下图所示,我首先申请一批主键,当使用到该批次的10%时,后台起一个线程申请下一批主键,这样一种预加载的情况可以时主键串联起来,有效解决上面的请求RT抖动情况。
4.3 Redis
原理就是利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增。
127.0.0.1:6379> set seq_id 1 // 初始化自增ID为1
OK
127.0.0.1:6379> incr seq_id // 增加1,并返回递增后的数值
(integer) 2
优点
- 极大降低了主键服务器MySQL的流量
缺点
- Redis如果使用RDB进行持久化,那么数据会存在丢失的风险。即 incr 后的数据丢失,则再次生成的主键会重复
- 依赖第三方服务,系统的复杂性会增加
4.4 SnowFlake雪花算法
算法简介
雪花算法(Snowflake)是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法,开源后广受国内大厂的好评,在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器,不过设计思路还是相同和想通的。
如上图(图片源自网络,如有侵权联系删除)所示。整个ID由4部分组成。
- 第一个bit位(1bit):一般生成ID都为正数,所以默认为0。
- 时间戳部分(41bit):毫秒级的时间,不建议存当前时间戳,而是用(当前时间戳 - 固定开始时间戳)的差值,可以使产生的ID从更小的值开始;41位的时间戳可以使用69年,(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
- 工作机器id(10bit):也被叫做workId,这个可以灵活配置,机房或者机器号组合都可以。
- 序列号部分(12bit),自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID
核心思想
多种唯一的值 进行拼接,使其更唯一。
Snowflake的第二部分是时间戳,时间戳是唯一的,但是如果多个节点同时生产则会参数相同的时间戳,那怎么办?接着加唯一的值,工作机器的ID唯一呀。那么就出现了第三部分的值。但是如果在一个进程中可能两个线程同时请求,那么会产生相同的(时间戳+工作机器ID),那就继续加唯一值,在加上最后的序列号,从而保证全局唯一。
- 第一个bit位(1bit):一般生成ID都为正数,所以默认为0。
- 时间戳部分(41bit):保证单节点下请求唯一,但是多节点内请求会生成相同的时间戳。
- 工作机器id(10bit):时间戳 + 工作机器 保证多节点同同时请求可以生成不同的主键ID。但是多节点下多线程还是存在重复。
- 序列号部分(12bit),解决多节点下多线程生成ID重复的问题。
其中这种思想还挺常见的。
比如我们使用配置文件或者注册中心都有namespce的概念,namespcae和配置文件名称公共确定一个文件。再比如java中的包名。
都是通过多个唯一拼接成 一个唯一。
优点
- 高性能,生成的主键贼多
缺点
-
生成的主键之间跨度大,不密集,比如我想看一天的订单量,那么根据主键ID相减就没办法
-
该算法强依赖时间,存在时钟回拨问题
时钟回拨问题常见的解决方案
其实很多大厂基于雪花算法开源的分布式ID解决方案一方面偏重于64的设计,另一方面偏重于时钟回拨出现后的解决方案优化。
-
回拨时间很短(<100ms)
当请求系统时如果发现这个时钟回拨的时间段很小,则可以使其睡一会而到达之前最新的时间节点而继续往下执行。 -
回拨时间适中(>100ms && < 1s)
维护最近的一秒(1000毫秒)每毫秒请求的最大值到Redis中(time,maxId),如果发生时钟回拨则取该毫秒的最大值+1。 -
回拨时间较长(>1s && < 5s)
如下图所示,当请求Snowflake1时发现时钟回拨,则可以抛一个异常给客户端,客户端则进行其他节点的访问,负载均衡去实现。
-
回拨时间很长(>5s )
直接报警下线吧,都不能用了
5 总结
阿里的TDDL和美团的Leaf 有一部分是基于MySQL的区间号段实现的。目前主流的分布式主键方案主要有两种:
- 基于MySQL的区间号段实现
- 基于雪花算法SnowFlake基础之上的一些开源框架方案
6 参考
一口气说出9种分布式ID生成方式,面试官有点懵了
3小时带你吃透雪花算法Snowflake源码、美团Leaf、数据库自增ID