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  1. 分布式id生成策略

 

生成分布式Id的方法主要有以下几种:

 

  1. 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长。
  2. 批量申请自增ID。
  3. UUID生成。
  4. Redis的方式。
  5. 雪花算法。
  6. 百度UidGenerator算法
  7. 美团Leaf算法

 

  1. 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长

 

 

  1. 「数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长」

【分布式】分布式研究_redis

set @@auto_increment_offset = 1;     // 设置初始值
set @@auto_increment_increment = 2; // 设置步长

上面我说的步长一般设置为数据库的数量,这是在确保后期不会扩容的情况下,若是确定后期会有扩容情况,在前期设计的的时候可以将步长设置长一点,「预留一些初始值给后续扩容使用」

缺点:「后期可能会面对无ID初始值可分的窘境,数据库总归是数据库,抗高并发也是有限的」

优点:就是算是解决了「DB单点的问题」

 

  1. 「批量申请自增ID」

我:「批量申请自增ID」的解决方案可以解决无ID可分的问题,它的原理就是一次性给对应的数据库上分配一批的id值进行消费,使用完了,再回来申请。

【分布式】分布式研究_redis_02

我:在设计的初始阶段可以设计一个有初始值字段,并有步长字段的表,当每次要申请批量ID的时候,就可以去该表中申请,每次申请后「初始值=上一次的初始值+步长」

我:这样就能保持初始值是每一个申请的ID的最大值,避免了ID的重复,并且每次都会有ID使用,一次就会生成一批的id来使用,这样访问数据库的次数大大减少。

我:但是这一种方案依旧有自己的缺点,依然不能抗真正意义上的高并发。

 

UUID生成

 

UUID的核心思想是使用「机器的网卡、当地时间、一个随机数」来生成UUID。

优点:只需要调用UUID.randomUUID().toString()就可以生成,本地生成,不会消耗网络

缺点:不利于存储,16字节128位,通常是以36位长度的字符串表示,很多的场景都不适合。

          并且UUID生成的无序的字符串,查询效率低下,没有实际的业务含义,不具备自增特性,所以都不会使用UUID作为分布式ID来使用。

 

Redis的方式(高并发)

为了解决上面纯关系型数据库生成分布式ID无法抗高并发的问题,可以使用Redis的方式来生成分布式ID。

我:Redis本身有incr和increby 这样自增的命令,保证原子性,生成的ID也是有序的。

我:Redis基于内存操作,性能高效,不依赖于数据库,数据天然有序,利于分页和排序

我:但是这个方案也会有自己的缺点,因为增加了中间件,需要自己编码实现工作量增大,增加复杂度。

我:使用Redis的方式还要考虑持久化,Redis的持久化有两种「RDB和AOF」「RDB是以快照的形式进行持久化,会丢失上一次快照至此时间的数据」

我:「AOF可以设置一秒持久化一次,丢失的数据是秒内的」,也会存在可能上一次自增后的秒内的ID没有持久化的问题。

我:但是这种方法相对于上面的关系型数据库生成分布式ID的方法而言,已经优越了许多。

我:若是数据量比较大的话,重启Redis的时间也会比较长,可以采用Redis的集群方式。

 

 

雪花算法

 

我:第六种方式是「雪花算法」,也是现在市面上比较流行的生成分布式ID的方法。

我:他是采用64bit作为id生成类型,并且将64bit划分为,如下图的几段。

【分布式】分布式研究_数据库_03

我:第一位作为标识位,因为Java中long类型是有符号的,因为ID为正数,所以第一位为0。

我:接着的41bit是时间戳(差值),毫秒级位单位,注意这里的时间戳并不是指当前时间的时间戳,而是值之间差(「当前时间-开始时间」)。

我:这里的开始时间一般是指ID生成器的开始时间,是由我们程序自己指定的。

我:接着后面的10bit:包括5位的「数据中心标识ID(datacenterId)和5位的机器标识ID(workerId)」,可以最多标识1024个节点(1<<10=1024)。

我:最后的12位是序列号,12位的计数顺序支持每个节点每毫秒差生4096序列号(1<<12=4096)。

我:雪花算法使用数据中心ID和机器ID作为标识,不会产生ID的重复,并且是在本地生成,不会消耗网络,效率高,有数据显示,每秒能生成26万个ID。

 

缺点:因为雪花算法的计算依赖于时间,若是系统时间回拨,就会产生重复ID的情况。

面试官:那对于时间回拨产生重复ID的情况,你有什么比较好的解决方案吗?

我:在雪花算法的实现中,若是其前置的时间等于当前的时间,就抛出异常,也可以关闭掉时间回拨。

我:对于回拨时间比较短的,可以等待回拨时间过后再生成ID。

面试官:你可以帮我敲一个雪花算法吗?我这键盘给你。

 

/**
* 雪花算法
* @author:黎杜
*/
public class SnowflakeIdWorker {

/** 开始时间截 */
private final long twepoch = 1530051700000L;

/** 机器id的位数 */
private final long workerIdBits = 5L;

/** 数据标识id的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L;

/** 最大的机器id,结果是31 */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

/** 最大的数据标识id,结果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

/** 序列的位数 */
private final long sequenceBits = 12L;

/** 机器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;

/** 数据标识id向左移17位 */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

/** 时间截向左移22位*/
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

/** 生成序列的掩码 */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

/** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId;

/** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId;

/** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;

/** 上次生成ID的时间截 */
private long lastTimestamp = -1L;

/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}

/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = getCurrentTime();

//如果当前时间小于上一次生成的时间戳,说明系统时钟回退过就抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new BusinessionException("回拨的时间为:"+lastTimestamp - timestamp);
}

//如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else { //时间戳改变,毫秒内序列重置
sequence = 0L;
}

//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;

//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) // 计算时间戳
| (datacenterId << datacenterIdShift) // 计算数据中心
| (workerId << workerIdShift) // 计算机器ID
| sequence; // 序列号
}

/**
*获得新的时间戳
* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
* @return 当前时间戳
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = getCurrentTime();
// 若是当前时间等于上一次的1时间就一直阻塞,知道获取到最新的时间(回拨后的时间)
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = getCurrentTime();
}
return timestamp;
}

/**
* 获取当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
protected long getCurrentTime() {
return System.currentTimeMillis();
}

 

 

Leaf和UidGenerator

 

我:最后两种确实没有深入了解,之前有看网上的资料说美团Leaf算法需要依赖于数据库,ZK,并且也能保证去全局ID的唯一性,单项递增。

我:而百度UidGenerator算法是基于雪花算法进行实现的,也是需要借助于数据库,与雪花算法不同的是,「UidGenerator支持自定义时间戳、主句中心ID和机器ID、序列号的位数」

面试官:嗯嗯,好的,小伙子今天的面试就到这里,下次我们再见吧。

作者:公众号非科班的科班