高性能可定制化分布式发号器

玄靖 中生代技术

玄靖

刘兵,花名玄靖,目前供职于阿里巴巴,开源技术爱好者,高性能Redis中间件NRedis-Proxy作者,目前研究方向为java中间件,微服务等技术。

(一) 什么是分布式发号器 说起分布式发号器的前生今世,咱们应该感恩这个时代;随着互联网在中国越来越普及化,单机系统或者一个小系统已经无法满足需要,随着用户逐渐增多,数据量越来越大,单个应用或者单个数据库已经无法满足需求,在应用以至于微服务来临,在数据库存储方面分库分表来临,可以解决问题;但是新的问题产生,怎么样做到多个应用可以有唯一主键或者序号,防止数据重复呢?分布式发号器正好为解决这个问题,可以让大家无须为这个问题烦恼了,这是本人写这篇文章初衷 (二) 分布式发号器优势

  1. 解决分库分表中唯一序号的问题
  2. 解决分布式应用或者微服务框架中唯一序号的问题
  3. 提供可定制化生成规则,根据业务需求可自定义扩展
  4. 性能高效且系统简单稳定
  5. 系统可任意扩展 (三) 分布式发号器架构图 (四) 分布式发号器流程图
  6. 分布式发号器重要字段

  1. concurrentValue不存在的流程图

3) concurrentValue存在的流程图 (五) 目前存在分布式发号器解决方案

  1. UUID Universally Unique IDentifier(UUID),有着正儿八经的RFC规范,是一个128bit的数字,也可以表现为32个16进制的字符(每个字符0-F的字符代表4bit),中间用"-"分割。  时间戳+UUID版本号: 分三段占16个字符(60bit+4bit)  Clock Sequence号与保留字段:占4个字符(13bit+3bit)  节点标识:占12个字符(48bit)
  2. Hibernate Hibernate的CustomVersionOneStrategy.java,解决了之前version 1的两个问题  时间戳(6bytes, 48bit):毫秒级别的,从1970年算起,能撑8925年....  顺序号(2bytes, 16bit, 最大值65535): 没有时间戳过了一毫秒要归零的事,各搞各的,short溢出到了负数就归0。  机器标识(4bytes 32bit): 拿localHost的IP地址,IPV4呢正好4个byte,但如果是IPV6要16个bytes,就只拿前4个byte。  进程标识(4bytes 32bit): 用当前时间戳右移8位再取整数应付,不信两条线程会同时启动。
  3. MongoDB MongoDB的ObjectId.java  时间戳(4 bytes 32bit):是秒级别的,从1970年算起,能撑136年。  自增序列(3bytes 24bit, 最大值一千六百万): 是一个从随机数开始(机智)的Int不断加一,也没有时间戳过了一秒要归零的事,各搞各的。因为只有3bytes,所以一个4bytes的Int还要截一下后3bytes。  机器标识(3bytes 24bit): 将所有网卡的Mac地址拼在一起做个HashCode,同样一个int还要截一下后3bytes。搞不到网卡就用随机数混过去。  进程标识(2bytes 16bits):从JMX里搞回来到进程号,搞不到就用进程名的hash或者随机数混过去。 可见,MongoDB的每一个字段设计都比Hibernate的更合理一点,时间戳是秒级别的,自增序列变长了,进程标识变短了。总长度也降到了12 bytes 96bit。
  4. Twitter的snowflake派号器 snowflake也是一个派号器,基于Thrift的服务,不过不是用redis简单自增,而是类似UUID version1, 只有一个Long 64bit的长度,所以IdWorker紧巴巴的分配成:  时间戳(42bit) :自从2012年以来(比那些从1970年算起的会过日子)的毫秒数,能撑139年。  自增序列(12bit,最大值4096):毫秒之内的自增,过了一毫秒会重新置0。  DataCenter ID (5 bit, 最大值32):配置值,支持多机房。  Worker ID ( 5 bit, 最大值32),配置值,因为是派号器的id,一个机房里最多32个派号器就够了,还会在ZK里做下注册。 可见,因为是中央派号器,把至少40bit的节点标识都省出来了,换成10bit的派号器标识。所以整个UID能够只用一个Long表达。 另外,这种派号器,client每次只能一个ID,不能批量取,所以额外增加的延时是问题,而且只能1024台机器范围之内。 以上几种方案同一个问题,不可自定义,位数过长 (六) 推荐大神开涛书籍(京东有卖,绝对干货满满,买书送知识)