分布式ID生成器 | 架构师之路

一、需求缘起

几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如:

  • 消息标识:message-id
  • 订单标识:order-id
  • 帖子标识:tiezi-id

这个记录标识往往就是数据库中的主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序。

这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如:

  • 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100
  • 拉取最新的一页订单 select order-id/ order by time/ limit 100
  • 拉取最新的一页帖子 select tiezi-id/ order by time/ limit 100

所以往往要有一个time字段,并且在time字段上建立普通索引(non-cluster index)。

普通索引存储的是实际记录的指针,其访问效率会比聚集索引慢,如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序,则可以省去这个time字段的索引查询:

select message-id/ (order by message-id)/limit 100

强调,能这么做的前提是,message-id的生成基本是趋势时间递增的

这就引出了记录标识生成(也就是上文提到的三个XXX-id)的两大核心需求:

  • 全局唯一
  • 趋势有序

这也是本文要讨论的核心问题:如何高效生成趋势有序的全局唯一ID。

二、常见方法、不足与优化

方法一:使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID

优点:

  • 简单,使用数据库已有的功能
  • 能够保证唯一性
  • 能够保证递增性
  • 步长固定

缺点:

  • 可用性难以保证:数据库常见架构是一主多从+读写分离,生成自增ID是写请求,主库挂了就玩不转了
  • 扩展性差,性能有上限:因为写入是单点,数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限,并且难以扩展

改进方法:

  • 冗余主库,避免写入单点
  • 数据水平切分,保证各主库生成的ID不重复

如上图所述,由1个写库变成3个写库,每个写库设置不同的auto_increment初始值,以及相同的增长步长,以保证每个数据库生成的ID是不同的(上图中库0生成0,3,6,9…,库1生成1,4,7,10,库2生成2,5,8,11…)

改进后的架构保证了可用性,但缺点是:

  • 丧失了ID生成的“绝对递增性”:先访问库0生成0,3,再访问库1生成1,可能导致在非常短的时间内,ID生成不是绝对递增的(这个问题不大,目标是趋势递增,不是绝对递增)
  • 数据库的写压力依然很大,每次生成ID都要访问数据库

为了解决上述两个问题,引出了第二个常见的方案。

方法二:单点批量ID生成服务

分布式系统之所以难,很重要的原因之一是“没有一个全局时钟,难以保证绝对的时序”,要想保证绝对的时序,还是只能使用单点服务,用本地时钟保证“绝对时序”。

数据库写压力大,是因为每次生成ID都访问了数据库,可以使用批量的方式降低数据库写压力。

如上图所述,数据库使用双master保证可用性,数据库中只存储当前ID的最大值,例如0。

ID生成服务假设每次批量拉取6个ID,服务访问数据库,将当前ID的最大值修改为5,这样应用访问ID生成服务索要ID,ID生成服务不需要每次访问数据库,就能依次派发0,1,2,3,4,5这些ID了。

当ID发完后,再将ID的最大值修改为11,就能再次派发6,7,8,9,10,11这些ID了,于是数据库的压力就降低到原来的1/6。

优点

  • 保证了ID生成的绝对递增有序
  • 大大的降低了数据库的压力,ID生成可以做到每秒生成几万几十万个

缺点

  • 服务仍然是单点
  • 如果服务挂了,服务重启起来之后,继续生成ID可能会不连续,中间出现空洞(服务内存是保存着0,1,2,3,4,5,数据库中max-id是5,分配到3时,服务重启了,下次会从6开始分配,4和5就成了空洞,不过这个问题也不大)
  • 虽然每秒可以生成几万几十万个ID,但毕竟还是有性能上限,无法进行水平扩展

改进方法

单点服务的常用高可用优化方案是“备用服务”,也叫“影子服务”,所以我们能用以下方法优化上述缺点(1):

如上图,对外提供的服务是主服务,有一个影子服务时刻处于备用状态,当主服务挂了的时候影子服务顶上。

这个切换的过程对调用方是透明的,可以自动完成,常用的技术是vip+keepalived,具体就不在这里展开。

另外,ID-gen-service也可以实施水平扩展,以解决上述缺点(3),但会引发一致性问题,具体解决方案详见《浅谈CAS在分布式ID生成方案上的应用》。

方法三:uuid/guid

不管是通过数据库,还是通过服务来生成ID,业务方Application都需要进行一次远程调用,比较耗时。

有没有一种本地生成ID的方法,即高性能,又时延低呢?

uuid是一种常见的方案:

string ID =GenUUID();

优点

  • 本地生成ID,不需要进行远程调用,时延低
  • 扩展性好,基本可以认为没有性能上限

缺点

  • 无法保证趋势递增
  • uuid过长,往往用字符串表示,作为主键建立索引查询效率低,常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”(折半后不能保证唯一性)

方法四:取当前毫秒数

uuid是一个本地算法,生成性能高,但无法保证趋势递增,且作为字符串ID检索效率低,有没有一种能保证递增的本地算法呢?

取当前毫秒数是一种常见方案:

uint64 ID = GenTimeMS();

优点

  • 本地生成ID,不需要进行远程调用,时延低
  • 生成的ID趋势递增
  • 生成的ID是整数,建立索引后查询效率高

缺点

  • 如果并发量超过1000,会生成重复的ID

这个缺点要了命了,不能保证ID的唯一性。当然,使用微秒可以降低冲突概率,但每秒最多只能生成1000000个ID,再多的话就一定会冲突了,所以使用微秒并不从根本上解决问题。

方法五:类snowflake算法

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法,其核心思想为,一个long型的ID:

  • 41bit作为毫秒数
  • 10bit作为机器编号
  • 12bit作为毫秒内序列号

算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12),也就是400W的ID,完全能满足业务的需求。

借鉴snowflake的思想,结合各公司的业务逻辑和并发量,可以实现自己的分布式ID生成算法

举例,假设某公司ID生成器服务的需求如下:

  • 单机高峰并发量小于1W,预计未来5年单机高峰并发量小于10W
  • 有2个机房,预计未来5年机房数量小于4个
  • 每个机房机器数小于100台
  • 目前有5个业务线有ID生成需求,预计未来业务线数量小于10个

分析过程如下:

  • 高位取从2017年1月1日到现在的毫秒数(假设系统ID生成器服务在这个时间之后上线),假设系统至少运行10年,那至少需要10年*365天*24小时*3600秒*1000毫秒=320*10^9,差不多预留39bit给毫秒数
  • 每秒的单机高峰并发量小于10W,即平均每毫秒的单机高峰并发量小于100,差不多预留7bit给每毫秒内序列号
  • 5年内机房数小于4个,预留2bit给机房标识
  • 每个机房小于100台机器,预留7bit给每个机房内的服务器标识
  • 业务线小于10个,预留4bit给业务线标识

这样设计的64bit标识,可以保证:

  • 每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的
  • 同一个机器,每个毫秒内生成的ID都是不同的
  • 同一个机器,同一个毫秒内,以序列号区区分保证生成的ID是不同的
  • 将毫秒数放在最高位,保证生成的ID是趋势递增的

缺点

  • 由于“没有一个全局时钟”,每台服务器分配的ID是绝对递增的,但从全局看,生成的ID只是趋势递增的(有些服务器的时间早,有些服务器的时间晚)

原文发布于微信公众号 - 架构师之路(road5858)

原文发表时间:2017-06-25

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