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集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局ID生成

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本帖最初由 进修派 于 2020-12-3 20:43 编纂

媒介

体系独一ID是我玫邻设想一个体系的时分经常会碰见的成绩,也经常为那个成绩而纠结。
那篇文┞仿便史狲列位看民供给一个天生散布式独一齐局id天生计划的思绪,期望能协助到各人。
不敷的地方,请多多指教!!

成绩为何需求散布式齐局独一ID和散布式ID的营业需供

正在庞大散布式体系中,常常需求对大批的数据战动静停止独一标识,如正在好团面坪媚金融、付出、餐饮、旅店

猫眼影戏等产物当钡统中数据逐步增加,对数据库分库非后需求有一个独一ID去标识一条数据或疑息;

出格Ian的定单、骑脚、劣惠券皆需求有独一ID做标识

此时一个可以天生齐局独一ID当钡统长短常须要的


ID天生划定规矩部门硬性请求
  • 齐局独一

  • 趋向递删

  • 正在MySQL的InnoDB引擎中利用的是会萃索引,因为大都RDBMS利用Btree的数据构造去存储索引,正在主键狄住择上里我们该当只管利用又跪的主键包管写进机能

  • 单调递删

  • 包管现位个ID必然年夜于上一个ID,比方事件版本号、IM删量动静、排序等特别需供

  • 疑息宁静

  • 假如ID是持续,歹意映雩的爬与事情便十分简单做了,间接根据挨次下载指定URL便可,假如是定单号便伤害了,合作敌手能够间接明白我们一天的单量,以是正在一些使用场景下,需求ID无划定规矩没有划定规矩,让合作敌手欠好猜

  • 露工夫戳

  • 一样可以快速正在开辟中理解那个散布式ID甚么时分天生的


ID号天生体系的可用性请求
  • 下可用

  • 公布一个获得散布式ID恳求,效劳器便要包管99.999%的状况下给我创立一个独一散布式ID

  • 低提早

  • 收一个获得散布式ID的恳求,效劳器便要快,极速

  • 下QPS

  • 比方并收一口吻10万个创立散布式ID恳求同时杀过去,效劳器要顶得住且一会儿胜利创立10万个散布式ID


普通通用处理计划UUID

UUID.randomUUID() , UUID的尺度型包罗32个16进造数字,以连字号分为五段,情势为 8-4-4-4-12的36个字符,机能十分下,当地天生,出有收集耗损。

存正在成绩

进数据库机能好,由于UUID是无序的

  • 无序,没法猜测他的天生挨次,不克不及天生递删又跪的数字

起首散布式id普通城市做为逐步,可是根据mysql民圆保举主键只管越短越好,UUID每个皆很少,以是没有是很保举。

  • 主键,ID做为主键时,正在特定的情况下会存正在一些成绩

好比做DB主键的场景下,UUID便十分没有合用MySQL民圆有明白的阐明

  • 索引,B+树索引的团结

既然散布式ID是主键,然后主键是包罗索引的,而mysql的索引是经由过程B+树去完成的,每次新的UUID数据的插进,为了查询的劣化,城市对索引蹬鲢的B+树停止修正,由于UUID数据是无序的,以是每次UUID数据的插进城市对主键的B+树停止很年夜的修正,那一面很欠好,插进完整无序,不单会招致一些中心节面发生团结,颐挥嗅黑黑缔造出许多没有饱战的节面,如许年夜年夜低落了数据库插进的机能。

UUID只能包管齐局独一性,没有满意前面的趋向递删,单调递删。

扩大:记一次定单悍守复的变乱,快吭哟您的 uuid 正在并收下借准确吗?

数据库自删主键单机

正在散布式内里,数据库的自删ID机造的次要道理是:数据库自删ID战mysql数据库的replace into完成的,那里的replace into跟insert功用 相似,差别面正在于:replace into起首测验考试插进数据列表中,假如发明表中曾经有此止数据(按照主键或独一索引判定)则先删除,正在插进,不然间接插进新数据。

REPLACE INTO的寄义是插进一笔记录,假如表中独一索引的值碰到抵触,则交换莱慢据


  1. REPLACE into t_test(stub) values('b');
  2. select LAST_INSERT_ID();
赶钙代码

我们每次插进的时分,发明城市靶协去的数据给交换,而且ID颐挥嗅增长

那便满意了

  • 递删性

  • 单调性

  • 独一性


正在散布式状况下,而且并收量未几的状况,可使用这类计划去处理,得到一个齐局的独一ID

散群散布式散群

那数据库自删ID机造合适做散布式ID吗?谜底是没有太合适

体系程度扩大比力艰难,好比界说好步少战机械台数以后,假如要增加机械该怎样办,假定如今有一台机械收号是:1,2,3,4,5,(步少是1),那个时分需求扩容机械一台,能够如许做:把第两胎机械的初初值设置得比第一台超越许多,貌似借好,可是假定线上假如有100台机械,那个时分扩容要怎样做,几乎是恶梦,以是体系程度扩大计划庞大易以完成。

数据库压力仍是很年夜,每次获得ID皆得读写一次数据库,十分影响机能,没有契合散布式ID内里狄子早低战下QPS的划定规矩(正在下并收下,假如皆来数据库内里获得ID,那长短常影响机能的)

基于Redis天生齐局ID战略单机版

由于Redis是单线程,生成包管本子性,可使用本子操纵INCR战INCRBY去完成

INCRBY:设置增加步少

散群散布式

留意:正在Redis散群状况下,一样战MySQL一样需求设置差别的增加步少,同时key必然要设置有用期,可使用Redis散群去获得更下的吞吐量。

假定一个散群中有5台Redis,能够初初化每台Redis的值别离是 1,2,3,4,5 , 然后设置步少皆是5

各个Redis天生的ID为:

  1. A:1 6 11 16 21
  2. B:2 7 12 17 22
  3. C:3 8 13 18 23
  4. D:4 9 14 19 24
  5. E:5 10 15 20 25
赶钙代码

可是存正在的成绩是,便是Redis散壤阅保护战调养比力费事,设置费事。由于要设置单面毛病,尖兵值守

可是次要是的成绩便是,为了一个ID,却需求引进全部Redis散群,有种杀鸡焉用牛刀的觉得。參考:下可用的Redis主从赶钙散群,从实际到理论

雪花算法是甚么

Twitter的散布式自删ID算法,Snowflake

最后Twitter把存储体系从MySQL迁徙到Cassandra(由Facebook开辟一套开源散布式NoSQL数据库体系)由于Cassandra出有挨次ID天生机造,一切开辟了如许一套齐局独一ID天生效劳。

Twitter的散布式雪花算法SnowFlake,经测试SnowFlake每秒能够发生26万个自删可排序的ID

  • twitter的SnowFlake天生ID可以根据工夫又跪天生

  • SnowFlake算法天生ID的成果是一个64Bit巨细的┞符数,为一个Long型(转换成字符串后少度最多19)

  • 散布式体系内没有会发生ID碰碰(由datacenter 战 workerID做辨别)而且服从较下


散布式体系中,有一些需求齐局独一ID的场景,天生ID的根本请求

  • 正在散布式情况下,必需齐局独一性

  • 普通皆需求单调递删,由于普通独一ID城市存正在数据库,而InnoDB的特征便是将内容存储正在主键索引上的叶子节面,并且是从左往左递删的,一切思索到数据库机能,普通天生ID也最好是单调递删的。为了避免ID抵触可使用36位UUID,可是UUID有一些缺陷,起首是它相比照较少,而且别的UUID通常为无序的

  • 能够借会需求无划定规矩,由于假如利用独一ID做为定单号这类,为了没有让他人明白一天的定单量几,便需求这类划定规矩


构造

雪花算法的寂中心构成部门


正在Java中64bit的证书是long范例,以是正在SnowFlake算法天生的ID便是long类存储的

第一部门

两进造中最下位识帖号位,1暗示背数,0暗示正数。天生的ID普通皆是用整数,以是最下谓杼定为0。

第两部门

第两部门是41bit工夫戳位,雍么记载工夫戳,毫秒级

41位能够暗示 2^41 -1 个数字

假如只雍么暗示正整数,能够暗示的范畴是:0 - 2^41 -1,加1是由于能够暗示的数值范畴是从0开端计较的,而没有是从1。

也便是道41位能够暗示 2^41 - 1 毫秒的值,转换秤蕙位年则是 69.73年

第三部门

第三部门为事情机械ID,10Bit雍么记载事情机械ID

能够布置正在2^10 = 1024个节面,包罗5位 datacenterId(数据中间,机房) 战 5位 workerID(机械码)

5位能够暗示的最年夜正整数是 2 ^ 5 = 31个数字,去暗示差别的数据中间 战 机械码

第四部门

12位bit能够雍么暗示的┞俘整数是 2^12 = 4095,便可掖棵0 1 2 … 4094 去暗示统一个机械统一个工夫戳内发生的4095个ID序号。

SnowFlake能够包管

一切天生的ID定时间趋向递删

全部散布式体系内没有会发生反复ID,由于有datacenterId 战 workerId去做辨别

完成

雪花算法是由scala算法编写的,有人利用java完成,github地点:

https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake/blob/master/SnowFlake.java

  1. /**
  2. * twitter的snowflake算法 -- java完成
  3. *
  4. * @author beyond
  5. */
  6. public class SnowFlake {
  7.     /**
  8.      * 肇端的工夫戳
  9.      */
  10.     private final static long START_STMP = 1480166465631L;
  11.     /**
  12.      * 每部门占趺的位数
  13.      */
  14.     private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占趺的位数
  15.     private final static long MACHINE_BIT = 5;   //机械标识占趺的位数
  16.     private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中间占趺的位数
  17.     /**
  18.      * 每部门的最年夜值
  19.      */
  20.     private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
  21.     private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
  22.     private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
  23.     /**
  24.      * 每部门背左的位移
  25.      */
  26.     private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
  27.     private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
  28.     private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
  29.     private long datacenterId;  //数据中间
  30.     private long machineId;     //机械标识
  31.     private long sequence = 0L; //序列号
  32.     private long lastStmp = -1L;//上一次工夫戳
  33.     public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
  34.         if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
  35.             throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
  36.         }
  37.         if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
  38.             throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
  39.         }
  40.         this.datacenterId = datacenterId;
  41.         this.machineId = machineId;
  42.     }
  43.     /**
  44.      * 发生现位个ID
  45.      *
  46.      * @return
  47.      */
  48.     public synchronized long nextId() {
  49.         long currStmp = getNewstmp();
  50.         if (currStmp < lastStmp) {
  51.             throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
  52.         }
  53.         if (currStmp == lastStmp) {
  54.             //不异毫秒内,序列喝釉删
  55.             sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
  56.             //统一毫秒的序列数曾经到达最年夜
  57.             if (sequence == 0L) {
  58.                 currStmp = getNextMill();
  59.             }
  60.         } else {
  61.             //差别毫秒内,序列悍拭为0
  62.             sequence = 0L;
  63.         }
  64.         lastStmp = currStmp;
  65.         return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //工夫戳部门
  66.                 | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中间部门
  67.                 | machineId << MACHINE_LEFT             //机械标识部门
  68.                 | sequence;                             //序列号部门
  69.     }
  70.     private long getNextMill() {
  71.         long mill = getNewstmp();
  72.         while (mill <= lastStmp) {
  73.             mill = getNewstmp();
  74.         }
  75.         return mill;
  76.     }
  77.     private long getNewstmp() {
  78.         return System.currentTimeMillis();
  79.     }
  80.     public static void main(String[] args) {
  81.         SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);
  82.         for (int i = 0; i < (1 << 12); i++) {
  83.             System.out.println(snowFlake.nextId());
  84.         }
  85.     }
  86. }
赶钙代码
工程降天经历hutools东西包

地点:https://github.com/looly/hutool

SpringBoot整开雪花算法

引进hutool东西类

  1. <dependency>
  2.     <groupId>cn.hutool</groupId>
  3.     <artifactId>hutool-all</artifactId>
  4.     <version>5.3.1</version>
  5. </dependency>
赶钙代码

整开

  1. /**
  2. * 雪花算法
  3. *
  4. * @author: 陌溪
  5. * @create: 2020-04-18-11:08
  6. */
  7. public class SnowFlakeDemo {
  8.     private long workerId = 0;
  9.     private long datacenterId = 1;
  10.     private Snowflake snowFlake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
  11.     @PostConstruct
  12.     public void init() {
  13.         try {
  14.             // 将收集ip转换成long
  15.             workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
  16.         } catch (Exception e) {
  17.             e.printStackTrace();
  18.         }
  19.     }
  20.     /**
  21.      * 获得雪花ID
  22.      * @return
  23.      */
  24.     public synchronized long snowflakeId() {
  25.         return this.snowFlake.nextId();
  26.     }
  27.     public synchronized long snowflakeId(long workerId, long datacenterId) {
  28.         Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
  29.         return snowflake.nextId();
  30.     }
  31.     public static void main(String[] args) {
  32.         SnowFlakeDemo snowFlakeDemo = new SnowFlakeDemo();
  33.         for (int i = 0; i < 20; i++) {
  34.             new Thread(() -> {
  35.                 System.out.println(snowFlakeDemo.snowflakeId());
  36.             }, String.valueOf(i)).start();
  37.         }
  38.     }
  39. }
赶钙代码

获得成果

  1. 1251350711346790400
  2. 1251350711346790402
  3. 1251350711346790401
  4. 1251350711346790403
  5. 1251350711346790405
  6. 1251350711346790404
  7. 1251350711346790406
  8. 1251350711346790407
  9. 1251350711350984704
  10. 1251350711350984706
  11. 1251350711350984705
  12. 1251350711350984707
  13. 1251350711350984708
  14. 1251350711350984709
  15. 1251350711350984710
  16. 1251350711350984711
  17. 1251350711350984712
  18. 1251350711355179008
  19. 1251350711355179009
  20. 1251350711355179010
赶钙代码

劣缺陷长处
  • 毫秒数正在下维,自删序列正在低位,全部ID皆是趋向递删的

  • 没有依靠数据库品级三圆体系,以效劳的方法布置,不变性更下,天生ID的机能也长短常下的

  • 能够按照本身营业特征分派bit位,十分灵敏


缺陷
  • 依靠机械时钟,假如机械时钟回拨,会招致反复ID天生

  • 正在单机沙虑递删的,但因为触及到散布式情况,每台机械上的时钟不成能完整同步,偶然候会呈现没有是齐局递删的状况,此缺陷能够以为无所谓,普通散布式ID只需供趋向递删,其实不会严厉请求递删,90%的需供只需供趋向递删。


别的弥补

为理解决时钟回拨成绩,招致ID反复,前面有妊浓门提出理解决的计划

  • 百度开源的散布式独一ID天生器 UidGenerator




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小丸子  vip终身会员  发表于 2020-12-22 19:02:54 | 显示全部楼层
边撸边过

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晓风  vip终身会员  发表于 2020-12-22 20:40:53 | 显示全部楼层
无论是不是沙发都得回复下

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