一线大厂的分布式唯一ID生成方案是什么样的?

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作者:老顾聊技术

来源:www.toutiao.com/i6682672464708764174


一、前言

分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。

但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性:

  • 整个系统ID唯一

  • ID是数字类型,而且是趋势递增的

  • ID简短,查询效率快

什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14。这个就是生成ID递增。

什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势。如:再一段时间内生成的ID在【0,1000】之间,过段时间生成的ID在【1000,2000】之间。但在【0-1000】区间内的时候,ID生成有可能第一次是12,第二次是10,第三次是14。

那有什么方案呢?往下看!

二、分布式ID的几种生成方案

2.1、UUID

这个方案是小伙伴们第一个能过考虑到的方案

优点:

  • 代码实现简单。

  • 本机生成,没有性能问题

  • 因为是全球唯一的ID,所以迁移数据容易

缺点:

  • 每次生成的ID是无序的,无法保证趋势递增

  • UUID的字符串存储,查询效率慢

  • 存储空间大

  • ID本事无业务含义,不可读

应用场景:

  • 类似生成token令牌的场景

  • 不适用一些要求有趋势递增的ID场景

此UUID方案是不适用老顾的需求。

2.2、MySQL主键自增

这个方案就是利用了MySQL的主键自增auto_increment,默认每次ID加1。

优点:

  • 数字化,id递增

  • 查询效率高

  • 具有一定的业务可读

缺点:

  • 存在单点问题,如果mysql挂了,就没法生成iD了

  • 数据库压力大,高并发抗不住

2.3、MySQL多实例主键自增

这个方案就是解决mysql的单点问题,在auto_increment基本上面,设置step步长

每台的初始值分别为1,2,3...N,步长为N(这个案例步长为4)

优点:

  • 解决了单点问题

缺点:

  • 一旦把步长定好后,就无法扩容;而且单个数据库的压力大,数据库自身性能无法满足高并发

应用场景:

  • 数据不需要扩容的场景

此方案也不满足老顾的需求,因为不方便扩容(记住这个方案,嘿嘿)

2.4、雪花snowflake算法

这个算法网上介绍了很多,老顾这里就不详细介绍。雪花算法生成64位的二进制正整数,然后转换成10进制的数。64位二进制数由如下部分组成:


  • 1位标识符:始终是0

  • 41位时间戳:41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截 )得到的值,这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的

  • 10位机器标识码:可以部署在1024个节点,如果机器分机房(IDC)部署,这10位可以由 5位机房ID + 5位机器ID 组成

  • 12位序列:毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号

优点:

  • 此方案每秒能够产生409.6万个ID,性能快

  • 时间戳在高位,自增序列在低位,整个ID是趋势递增的,按照时间有序递增

  • 灵活度高,可以根据业务需求,调整bit位的划分,满足不同的需求

缺点:

  • 依赖机器的时钟,如果服务器时钟回拨,会导致重复ID生成

在分布式场景中,服务器时钟回拨会经常遇到,一般存在10ms之间的回拨;小伙伴们就说这点10ms,很短可以不考虑吧。但此算法就是建立在毫秒级别的生成方案,一旦回拨,就很有可能存在重复ID。

此方案暂不符合老顾的需求(嘿嘿,看看怎么优化这个方案,小伙伴们先记住)

2.5、Redis生成方案

利用redis的incr原子性操作自增,一般算法为:

年份 + 当天距当年第多少天 + 天数 + 小时 + redis自增

优点:

  • 有序递增,可读性强

缺点:

  • 占用带宽,每次要向redis进行请求

整体测试了这个性能如下:

需求:同时10万个请求获取ID

1、并发执行完耗时:9s左右
2、单任务平均耗时:74ms
3、单线程最小耗时:不到1ms
4、单线程最大耗时:4.1s

性能还可以,如果对性能要求不是太高的话,这个方案基本符合老顾的要求。

但不完全符合业务老顾希望id从 1 开始趋势递增。(当然算法可以调整为 就一个 redis自增,不需要什么年份,多少天等)。

2.6、小结

以上介绍了常见的几种分布式ID生成方案。一线大厂的分布式ID方案绝没有这个简单,他们对高并发,高可用的要求很高。

如Redis方案中,每次都要去Redis去请求,有网络请求耗时,并发强依赖了Redis。这个设计是有风险的,一旦Redis挂了,整个系统不可用。

而且一线大厂也会考虑到ID安全性的问题,如:Redis方案中,用户是可以预测下一个ID号是多少,因为算法是递增的。

这样的话竞争对手第一天中午12点下个订单,就可以看到平台的订单ID是多少,第二天中午12点再下一单,又平台订单ID到多少。这样就可以猜到平台1天能产生多少订单了,这个是绝对不允许的,公司绝密啊。

三、一线大厂是如何设计的呢?

一线大厂的设计思路其实和小伙伴们思路差不多,只是多想了1~2层,设计上面多了1~2个环节。

3.1、改造数据库主键自增

上述我们介绍了利用数据库的自增主键的特性,可以实现分布式ID;这个ID比较简短明了,适合做userId,正好符合如何永不迁移数据和避免热点? 根据服务器指标分配数据量(揭秘篇)文章中的ID的需求。但这个方案有严重的问题:

  • 一旦步长定下来,不容易扩容

  • 数据库压力山大

小伙伴们看看怎么优化这个方案。先看数据库压力大,为什么压力大?是因为我们每次获取ID的时候,都要去数据库请求一次。那我们可以不可以不要每次去取?

思路我们可以请求数据库得到ID的时候,可设计成获得的ID是一个ID区间段。

我们看上图,有张ID规则表:

1、id表示为主键,无业务含义。

2、biz_tag为了表示业务,因为整体系统中会有很多业务需要生成ID,这样可以共用一张表维护

3、max_id表示现在整体系统中已经分配的最大ID

4、desc描述

5、update_time表示每次取的ID时间

我们再来看看整体流程:

1、【用户服务】在注册一个用户时,需要一个用户ID;会请求【生成ID服务(是独立的应用)】的接口

2、【生成ID服务】会去查询数据库,找到user_tag的id,现在的max_id为0,step=1000

3、【生成ID服务】把max_id和step返回给【用户服务】;并且把max_id更新为max_id = max_id + step,即更新为1000

4、【用户服务】获得max_id=0,step=1000;

5、 这个用户服务可以用ID=【max_id + 1,max_id+step】区间的ID,即为【1,1000】

6、【用户服务】会把这个区间保存到jvm中

7、【用户服务】需要用到ID的时候,在区间【1,1000】中依次获取id,可采用AtomicLong中的getAndIncrement方法。

8、如果把区间的值用完了,再去请求【生产ID服务】接口,获取到max_id为1000,即可以用【max_id + 1,max_id+step】区间的ID,即为【1001,2000】

这个方案就非常完美的解决了数据库自增的问题,而且可以自行定义max_id的起点,和step步长,非常方便扩容。

而且也解决了数据库压力的问题,因为在一段区间内,是在jvm内存中获取的,而不需要每次请求数据库。即使数据库宕机了,系统也不受影响,ID还能维持一段时间。

3.2、竞争问题

以上方案中,如果是多个用户服务,同时获取ID,同时去请求【ID服务】,在获取max_id的时候会存在并发问题。

如用户服务A,取到的max_id=1000 ;用户服务B取到的也是max_id=1000,那就出现了问题,Id重复了。那怎么解决?

其实方案很多,加分布式锁,保证同一时刻只有一个用户服务获取max_id。当然也可以用数据库自身的锁去解决。

利用事务方式加行锁,上面的语句,在没有执行完之前,是不允许第二个用户服务请求过来的,第二个请求只能阻塞。

3.3、突发阻塞问题

上图中,多个用户服务获取到了各自的ID区间,在高并发场景下,ID用的很快,如果3个用户服务在某一时刻都用完了,同时去请求【ID服务】。因为上面提到的竞争问题,所有只有一个用户服务去操作数据库,其他二个会被阻塞。

小伙伴就会问,有这么巧吗?同时ID用完。我们这里举的是3个用户服务,感觉概率不大;如果是100个用户服务呢?概率是不是一下子大了。

出现的现象就是一会儿突然系统耗时变长,一会儿好了,就是这个原因导致的,怎么去解决?

3.4、双buffer方案

在一般的系统设计中,双buffer会经常看到,怎么去解决上面的问题也可以采用双buffer方案。

在设计的时候,采用双buffer方案,上图的流程:

1、当前获取ID在buffer1中,每次获取ID在buffer1中获取

2、当buffer1中的Id已经使用到了100,也就是达到区间的10%

3、达到了10%,先判断buffer2中有没有去获取过,如果没有就立即发起请求获取ID线程,此线程把获取到的ID,设置到buffer2中。

4、如果buffer1用完了,会自动切换到buffer2

5、buffer2用到10%了,也会启动线程再次获取,设置到buffer1中

6、依次往返

双buffer的方案,小伙伴们有没有感觉很酷,这样就达到了业务场景用的ID,都是在jvm内存中获得的,从此不需要到数据库中获取了。允许数据库宕机时间更长了。

因为会有一个线程,会观察什么时候去自动获取。两个buffer之间自行切换使用。就解决了突发阻塞的问题。

四、总结

此方案是某团使用的分布式ID算法,小伙伴们如果想了解更深,可以去网上搜下,这里应该介绍了比较详细了。

当然此方案美团还做了一些别的优化,监控ID使用频率,自动设置步长step,从而达到对ID节省使用。


但此ID存在一定的问题,就是太过连续,竞争对手可以预测,不适合订单ID。我们在下一篇文章中继续介绍,敬请期待!


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