分布式唯一ID极简教程

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分布式唯一ID极简教程

炉火纯青 2017-11-21 17:31:00 浏览1085
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原创 2017-11-21 帝都羊 架构师小秘圈
一,题记

所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引!

ID生成的核心需求有两点:

  • 全局唯一

  • 趋势有序

 

二,为什么要全局唯一?

 

著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变。

问题来了,因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时,如果身份证是被盗的情况下,你是没有办法在系统里面注销的,因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。

也就是说,旧的身份证仍然逍遥在外,完全有效。这个时候,还好有一个身份证有效时间的东西,只有靠身份证有效期来辨识了。不过,这就是现在这么多银行,电信诈骗的由来,捡到一张身份证,去很多银行,手机,酒店都可以使用!身份证缺乏注销机制!

所以,经验告诉我们。不要相信自己的直觉,业务上所谓的唯一往往都是不靠谱的,经不起时间的考研的。所以需要单独设置一个和业务无关的主键,专业术语叫做代理主键(surrogate key)。

这也是为什么数据库设计范式,唯一主键是第一范式!

 

三,为什么要趋势有序

 

以mysql为例,InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT);每个表都需要有一个聚集索引(clustered index);所有的行记录都存储在B+树的叶子节点(leaf pages of the tree);基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的;如下图:

  • 如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择其作为聚集索引;

  • 如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引;

  • 如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。

综上总结,如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的,也就是下面这几种情况的存取效率最高

  • 使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键,这时候写入顺序是自增的,和B+数叶子节点分裂顺序一致;

  • 该表不指定自增列做主键,同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件),这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键,写入顺序和ROWID增长顺序一致;

  • 除此以外,如果一个InnoDB表又没有显示主键,又有可以被选择为主键的唯一索引,但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况),该表的存取效率就会比较差。)

这就是为什么我们的分布式ID一定要是趋势递增的!那么在开发当中,面对这种分布式ID需求,常见的处理方案有哪些呢?

 

四,数据库自增长序列或字段

 

最常见的方式。利用数据库,全数据库唯一。

优点:

1)简单,代码方便,性能可以接受。

2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

 

缺点:

1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。

2)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。

3)在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展。

4)如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。

5)分表分库的时候会有麻烦。

优化方案:

1)针对主库单点,如果有多个Master库,则每个Master库设置的起始数字不一样,步长一样,可以是Master的个数。比如:Master1 生成的是 1,4,7,10,Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。这样就可以有效生成集群中的唯一ID,也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。

 

五,UUID

 

常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成,一般来说全球唯一。

优点:

1)简单,代码方便。

2)生成ID性能非常好,基本不会有性能问题。

3)全球唯一,在遇见数据迁移,系统数据合并,或者数据库变更等情况下,可以从容应对。

 

缺点:

1)没有排序,无法保证趋势递增。

2)UUID往往是使用字符串存储,查询的效率比较低。

3)存储空间比较大,如果是海量数据库,就需要考虑存储量的问题。

4)传输数据量大

5)不可读。

 

六,Redis生成ID

 

当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候,我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的,所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。

可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台Redis。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5,然后步长都是5。各个Redis生成的ID为:

A:1,6,11,16,21

B:2,7,12,17,22

C:3,8,13,18,23

D:4,9,14,19,24

E:5,10,15,20,25

这个,随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。但是3-5台服务器基本能够满足器上,都可以获得不同的ID。但是步长和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式单点故障的问题。

另外,比较适合使用Redis来生成每天从0开始的流水号。比如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在Redis中生成一个Key,使用INCR进行累加。

 

优点:

1)不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。

2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

 

缺点:

1)如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度。

2)需要编码和配置的工作量比较大。

 

七,twitter

 

twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制,于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务:Snowflake。
1 41位的时间序列(精确到毫秒,41位的长度可以使用69年)
2 10位的机器标识(10位的长度最多支持部署1024个节点) 
3 12位的计数顺序号(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号) 最高位是符号位,始终为0。
优点:

 

  • 高性能,低延迟;独立的应用;

  • 按时间有序。 

 

缺点:

  • 需要独立的开发和部署。

  • 强依赖时钟,如果主机时间回拨,则会造成重复ID,会产生

  • ID虽然有序,但是不连续

原理

 

八,MongoDB的ObjectId

 

MongoDB的ObjectId和snowflake算法类似。它设计成轻量型的,不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库,处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。

ObjectId使用12字节的存储空间,其生成方式如下:

|0|1|2|3|4|5|6 |7|8|9|10|11|

|时间戳 |机器ID|PID|计数器 |

前四个字节时间戳是从标准纪元开始的时间戳,单位为秒,有如下特性:

 1 时间戳与后边5个字节一块,保证秒级别的唯一性;
 2 保证插入顺序大致按时间排序;
 3 隐含了文档创建时间;
 4 时间戳的实际值并不重要,不需要对服务器之间的时间进行同步(因为加上机器ID和进程ID已保证此值唯一,唯一性是ObjectId的最终诉求)。

机器ID是服务器主机标识,通常是机器主机名的散列值。

同一台机器上可以运行多个mongod实例,因此也需要加入进程标识符PID。

前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId的唯一性。后三个字节是一个自动增加的计数器(一个mongod进程需要一个全局的计数器),保证同一秒的ObjectId是唯一的。同一秒钟最多允许每个进程拥有(256^3 = 16777216)个不同的ObjectId。

总结一下:时间戳保证秒级唯一,机器ID保证设计时考虑分布式,避免时钟同步,PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性,最后的计数器保证同一秒内的唯一性(选用几个字节既要考虑存储的经济性,也要考虑并发性能的上限)。

"_id"既可以在服务器端生成也可以在客户端生成,在客户端生成可以降低服务器端的压力。

 

九,类snowflake算法

 

国内有很多厂家基于snowflake算法进行了国产化,例如

百度的uid-generator:

https://github.com/baidu/uid-generator

美团Leaf:

https://github.com/zhuzhong/idleaf

基本是对snowflake的进一步优化,比如解决时钟 回拨问题!

 

十,总结

 

总体而言,分布式唯一ID需要满足以下条件:

  • 高可用性:不能有单点故障。

  • 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。

  • 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。

  • 时间有序:以时间为序,或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离。

  • 分片支持:可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易。

  • 单调递增:保证下一个ID一定大于上一个ID,例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。

  • 长度适中:不要太长,最好64bit。使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID。

  • 信息安全:如果ID是连续的,恶意用户的扒取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定URL即可;如果是订单号就更危险了,竞争对手可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下,会需要ID无规则、不规则。

文章参考出处:叶金荣博客 http://imysql.com/,欢迎大家积极留言,您使用的是哪种方式?

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