分布式唯一ID（一）--常见的分布式唯一ID生成方案

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一、背景：

当需要给数据添加唯一标识符，就需要分布式唯一ID生成器。
如果MySQL是单库单表，直接使用数据库的自增主键就可以了。
如果是分库分表，肯定无法使用自增主键来完成。

二、常见的分布式唯一ID生成方案：

1、数据库自增主键：

通过一个表来生成全局唯一ID，插入一条数据，返回一个全局唯一的ID，保证全局唯一。

优点：
  • 实现简单，很容易落地，专门搞个对应的库和表就行了。
缺点：
  • 单库单表，抗不住太高的并发，如果并发达到几千，机器可能就有挂的风险。
  • 单库有高可用的问题。
  • 随着不断插入表数据会越来越多，需要定期清理。
适用场景：

很少直接在生产环境直接使用这个方案，通过flickr实现这个更好一点。

2、UUID：

Java自带的UUID api就可以生成一个唯一id。

    UUID.randomUUID().toString()
    UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "")
        
    76dfa90b-8e45-4ec7-838a-3aa24de79482
    3fd88264b6664d9ca993236bcc7ea1a6
优点：
  • 本地生成，没有并发压力。
缺点：
  • 字段太长了；
  • 作为主键不太靠谱，因为不是有序的，会出现数据库频繁页分裂问题！
适用场景：
  • 除数据库主键之外的其他唯一键场景，如很多业务编码，都是适用的。

3、Twitter开源的SnowFlake方案：

核心思想：
  • 64个bit位，最高位1个bit是0，41位放时间戳（单位毫秒，最多使用69年）；
  • 10位放机器标识（最多可以部署在1024台机器上）；
  • 12位放序号（每毫秒，每台机器，可以顺序生成4096个ID）；
  • 通过时间戳 + 机器id + 序号 -> long类型的唯一id。

SnowFlake程序分布式部署在多台机器上，每台机器每毫秒最多4096个ID，基于内存生成，性能高的一批，不用担心并发问题。

优点：
  • 高并发，高可用，集群可伸缩，最多扩展1024台机器。
缺点：
  • 目前的开源算法还需要考虑时钟回拨等问题，如果想要解决，还要重新开发。
适用场景：
  • 中大型公司，对于高并发生成唯一ID场景，基于snowflake算法自研。
  • 加入时钟回拨、多机房等解决方案。

4、Redis自增机制：

核心思想：
  • Redis能够实现有序自增incrby；
  • 例如5台机器集群部署，那么每台机器的初始值依次为1、2、3、4、5，每台机器的自增步长是5。
  • 第1台机器就是1、6、11、16、21，
  • 第2台机器就是2、7、12、17、22，
  • 以此类推。。。
  • 直到第5台机器就是5、10、15、20、25。
优点：
  • 公司几乎都有Redis集群，可以直接用，或者申请独立的集群。
  • 高并发，高可用，集群化，全局唯一。
缺点：
  • 客户端需要自己开发封装。
  • Redis机器数量是否要支持配置，因为万一需要加机器呢，支持动态感知吗？
  • 扩容之后，步长就变了，之前的数据是否需要处理。
适用场景：
  • 一般不用redis集群玩自增主键生成。
  • 对未来的并发是可预期的。
  • Redis主从同步是异步的，如果故障转移，是不是有可能出现重复ID。

5、时间戳 + 业务id：

1、业务背景：

例如打车业务，需要生成订单ID。

2、实现：
  • 打车：时间戳 + 起点编号 + 车牌号，肯定是能保证唯一的。
  • 电商：可以用时间戳 + 用户ID + 渠道 + 其他业务id，也是可以保证唯一的。
3、优点：
  • 实现简单，没额外成本，没并发之类的扩容问题。
4、缺点：
  • 不是所有的业务场景都能这样用，例如现在用户模块需要做分库分表。
5、适用场景：
  • 如果业务上能使用这个方案，建议使用。

6、flickr（雅虎旗下的图片分享平台）的数据库唯一id生成方案：

1、创建数据库表：
CREATE TABLE `id_generator` (  
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,  
  `stub` char(1) NOT NULL default '',  
  PRIMARY KEY  (`id`),  
  UNIQUE KEY `stub` (`stub`)  
) ENGINE=MyISAM;
1、优化：

每一台机器要申请一个唯一id，用自己机器的ip地址去replace into，那么自己的机器id不停自增，通过下面语句查询：

REPLACE INTO uid_sequence (stub) VALUES ('a')
SELECT LAST_INSERT_ID();

如果是不同的业务：不同的业务都会有自己的一条数据：

    1	order
    5	account
2、优点：
  • 用replace into替代了insert into，避免表数据量过大。
3、缺点：
  • 用这个方案生成唯一id，低并发场景下可以用于生产。
4、建议：
  • 而且一般会部署数据库高可用方案，MySQL双机高可用方案，两个库设置不同的起始位置和步长，分别是1、3、5，以及2、4、6。
TicketServer1:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 1

TicketServer2:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 2

7、基于flickr方案的高并发优化：

1、背景：

flickr方案的核心问题在于并发瓶颈，所以可以把ID优化为号段。

2、封装客户端：
  • 每台机器都引入封装的客户端，只要一旦服务启动，客户端就直接有一个线程采用flickr方案获取一个id。
  • 当服务启动，通过flickr方案的replace into拿到id为1。
  • 每个号段是10000个id号，id就是[10000, 20000)。
    volatile AtomicLong idGenerator = new AtomicLong(10000)
    volatile long maxId = 20000
3、获取ID：
  • 通过封装的客户端，IdGenerator.next()，每次拿一个id，就是AtomicLong.incrementAndGet()，直接原子递增。
  • 如果拿到了号段里最大id，此时需要进行阻塞。
  • 然后重新到数据库获取ID。
4、特点：
    高可用 -> 两台数据库（不同起始offset，相同步长）+ 故障自动转移
    不需要考虑表数据量
    支持多种业务
    高并发 + 高性能 -> 不需要伸缩和扩容
    号段自动更新 + 号段本地磁盘持久化
5、缺点：
  • 每次重启服务，就会浪费一个号段里还没自增到的ID，重启后又是新的号段。
  • 如果要优化，可以在spring销毁事件里，不允许获取id了，接着把AtomicLong的值持久化到本地磁盘，下次服务重启后直接从本地磁盘里读取。
6、总结：
  • 优化后的方案可以直接用到生产，我司也是这个方案，只是做了改动。
  • 相对没有snowflake生产级方案具备普适性，SnowFlake不涉及号段问题，不依赖数据库，就是peer-to-peer的集群架构，随时可以扩容。
  • 时间戳+业务id，是最推荐的。
posted @ 2022-02-28 16:39  Diamond-Shine  阅读(1231)  评论(0)  编辑  收藏  举报