分布式ID生成方案总结

NoraTiffany 发布于1月前
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ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做 分布式ID ,或 全局ID 。 下面来分析各个生成分布式ID的机制。

分布式ID生成方案总结 这篇文章并不会分析的特别详细,主要是做一些总结,以后再出一些详细某个方案的文章。

数据库自增ID

第一种方案仍然还是基于数据库的自增ID,需要单独使用一个数据库实例,在这个实例中新建一个单独的表:

表结构如下:

CREATE DATABASE `SEQID`;

CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
    id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, 
    stub char(10) NOT NULL default '',
    PRIMARY KEY (id),
    UNIQUE KEY stub (stub)
) ENGINE=MyISAM;

可以使用下面的语句生成并获取到一个自增ID

begin;
replace into SEQUENCE_ID (stub) VALUES ('anyword');
select last_insert_id();
commit;

stub字段在这里并没有什么特殊的意义,只是为了方便的去插入数据,只有能插入数据才能产生自增id。而对于插入我们用的是replace,replace会先看是否存在stub指定值一样的数据,如果存在则先delete再insert,如果不存在则直接insert。

这种生成分布式ID的机制,需要一个单独的Mysql实例,虽然可行,但是基于性能与可靠性来考虑的话都不够, 业务系统每次需要一个ID时,都需要请求数据库获取,性能低,并且如果此数据库实例下线了,那么将影响所有的业务系统。

为了解决数据库可靠性问题,我们可以使用第二种分布式ID生成方案。

数据库多主模式

如果我们两个数据库组成一个 主从模式 集群,正常情况下可以解决数据库可靠性问题,但是如果主库挂掉后,数据没有及时同步到从库,这个时候会出现ID重复的现象。我们可以使用 双主模式 集群,也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID,这样能够提高效率,但是如果不经过其他改造的话,这两个Mysql实例很可能会生成同样的ID。需要单独给每个Mysql实例配置不同的起始值和自增步长。

第一台Mysql实例配置:

set @@auto_increment_offset = 1;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

第二台Mysql实例配置:

set @@auto_increment_offset = 2;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

经过上面的配置后,这两个Mysql实例生成的id序列如下:mysql1,起始值为1,步长为2,ID生成的序列为:1,3,5,7,9,...mysql2,起始值为2,步长为2,ID生成的序列为:2,4,6,8,10,...

对于这种生成分布式ID的方案,需要单独新增一个生成分布式ID应用,比如DistributIdService,该应用提供一个接口供业务应用获取ID,业务应用需要一个ID时,通过rpc的方式请求DistributIdService,DistributIdService随机去上面的两个Mysql实例中去获取ID。

实行这种方案后,就算其中某一台Mysql实例下线了,也不会影响DistributIdService,DistributIdService仍然可以利用另外一台Mysql来生成ID。

但是这种方案的扩展性不太好,如果两台Mysql实例不够用,需要新增Mysql实例来提高性能时,这时就会比较麻烦。

现在如果要新增一个实例mysql3,要怎么操作呢?第一,mysql1、mysql2的步长肯定都要修改为3,而且只能是人工去修改,这是需要时间的。第二,因为mysql1和mysql2是不停在自增的,对于mysql3的起始值我们可能要定得大一点,以给充分的时间去修改mysql1,mysql2的步长。第三,在修改步长的时候很可能会出现重复ID,要解决这个问题,可能需要停机才行。

为了解决上面的问题,以及能够进一步提高DistributIdService的性能,如果使用第三种生成分布式ID机制。

号段模式

我们可以使用号段的方式来获取自增ID,号段可以理解成批量获取,比如DistributIdService从数据库获取ID时,如果能批量获取多个ID并缓存在本地的话,那样将大大提供业务应用获取ID的效率。

比如DistributIdService每次从数据库获取ID时,就获取一个号段,比如(1,1000],这个范围表示了1000个ID,业务应用在请求DistributIdService提供ID时,DistributIdService只需要在本地从1开始自增并返回即可,而不需要每次都请求数据库,一直到本地自增到1000时,也就是当前号段已经被用完时,才去数据库重新获取下一号段。

所以,我们需要对数据库表进行改动,如下:

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  current_max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
  increment_step int(10) NOT NULL COMMENT '号段的长度',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

这个数据库表用来记录自增步长以及当前自增ID的最大值(也就是当前已经被申请的号段的最后一个值),因为自增逻辑被移到DistributIdService中去了,所以数据库不需要这部分逻辑了。

这种方案不再强依赖数据库,就算数据库不可用,那么DistributIdService也能继续支撑一段时间。但是如果DistributIdService重启,会丢失一段ID,导致ID空洞。

为了提高DistributIdService的高可用,需要做一个集群,业务在请求DistributIdService集群获取ID时,会随机的选择某一个DistributIdService节点进行获取,对每一个DistributIdService节点来说,数据库连接的是同一个数据库,那么可能会产生多个DistributIdService节点同时请求数据库获取号段,那么这个时候需要利用乐观锁来进行控制,比如在数据库表中增加一个version字段,在获取号段时使用如下SQL:

update id_generator set current_max_id=#{newMaxId}, version=version+1 where version = #{version}

因为newMaxId是DistributIdService中根据oldMaxId+步长算出来的,只要上面的update更新成功了就表示号段获取成功了。

为了提供数据库层的高可用,需要对数据库使用多主模式进行部署,对于每个数据库来说要保证生成的号段不重复,这就需要利用最开始的思路,再在刚刚的数据库表中增加起始值和步长,比如如果现在是两台Mysql,那么mysql1将生成号段(1,1001],自增的时候序列为1,3,4,5,7....mysql1将生成号段(2,1002],自增的时候序列为2,4,6,8,10...

更详细的可以参考滴滴开源的TinyId:https://github.com/didi/tinyid/wiki/tinyid%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D

在TinyId中还增加了一步来提高效率,在上面的实现中,ID自增的逻辑是在DistributIdService中实现的,而实际上可以把自增的逻辑转移到业务应用本地,这样对于业务应用来说只需要获取号段,每次自增时不再需要请求调用DistributIdService了。

雪花算法

上面的三种方法总的来说是基于自增思想的,而接下来就介绍比较著名的雪花算法-snowflake。

我们可以换个角度来对分布式ID进行思考,只要能让负责生成分布式ID的每台机器在每毫秒内生成不一样的ID就行了。

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法,是一种算法,所以它和上面的三种生成分布式ID机制不太一样,它不依赖数据库。

核心思想是:分布式ID固定是一个long型的数字,一个long型占8个字节,也就是64个bit,原始snowflake算法中对于bit的分配如下图:

分布式ID生成方案总结

  • 第一个bit位是标识部分,在java中由于long的最高位是符号位,正数是0,负数是1,一般生成的ID为正数,所以固定为0。

  • 时间戳部分占41bit,这个是毫秒级的时间,一般实现上不会存储当前的时间戳,而是时间戳的差值(当前时间-固定的开始时间),这样可以使产生的ID从更小值开始;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占10bit,这里比较灵活,比如,可以使用前5位作为数据中心机房标识,后5位作为单机房机器标识,可以部署1024个节点。

  • 序列号部分占12bit,支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID

根据这个算法的逻辑,只需要将这个算法用Java语言实现出来,封装为一个工具方法,那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID,只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可,而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。

snowflake算法实现起来并不难,提供一个github上用java实现的:https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake

在大厂里,其实并没有直接使用snowflake,而是进行了改造,因为snowflake算法中最难实践的就是工作机器id,原始的snowflake算法需要人工去为每台机器去指定一个机器id,并配置在某个地方从而让snowflake从此处获取机器id。

但是在大厂里,机器是很多的,人力成本太大且容易出错,所以大厂对snowflake进行了改造。

百度(uid-generator)

github地址:uid-generator

uid-generator使用的就是snowflake,只是在生产机器id,也叫做workId时有所不同。

uid-generator中的workId是由uid-generator自动生成的,并且考虑到了应用部署在docker上的情况,在uid-generator中用户可以自己去定义workId的生成策略,默认提供的策略是:应用启动时由数据库分配。说的简单一点就是:应用在启动时会往数据库表(uid-generator需要新增一个WORKER_NODE表)中去插入一条数据,数据插入成功后返回的该数据对应的自增唯一id就是该机器的workId,而数据由host,port组成。

对于uid-generator中的workId,占用了22个bit位,时间占用了28个bit位,序列化占用了13个bit位,需要注意的是,和原始的snowflake不太一样,时间的单位是秒,而不是毫秒,workId也不一样,同一个应用每重启一次就会消费一个workId。

具体可参考https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md

美团(Leaf)

github地址:Leaf

美团的Leaf也是一个分布式ID生成框架。它非常全面,即支持号段模式,也支持snowflake模式。号段模式这里就不介绍了,和上面的分析类似。

Leaf中的snowflake模式和原始snowflake算法的不同点,也主要在workId的生成,Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的,每个应用在使用Leaf-snowflake时,在启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id,相当于一台机器对应一个顺序节点,也就是一个workId。

查看原文: 分布式ID生成方案总结

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