分布式架构会涉及到分布式全局唯一ID的生成,今天我就来详解分布式全局唯一ID,以及分布式全局唯一ID的实现方案@mikechen
什么是分布式系统唯一ID
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。
如在金融、电商、支付、等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
分布式架构会涉及到分布式全局唯一ID的生成,今天我就来详解分布式全局唯一ID,以及分布式全局唯一ID的实现方案@mikechen
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。
如在金融、电商、支付、等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
同时除了对ID号码自身的要求,业务还对ID号生成系统的可用性要求极高,想象一下,如果ID生成系统瘫痪,这就会带来一场灾难。
由此总结下一个ID生成系统应该做到如下几点:
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字,以连字号分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符,示例:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000,到目前为止业界一共有5种方式生成UUID,详情见IETF发布的UUID规范 A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace。
UUID优点:
UUID缺点:
以MySQL举例,利用给字段设置auto_increment_increment和auto_increment_offset来保证ID自增,每次业务使用下列SQL读写MySQL得到ID号。
数据库生成ID优点:
数据库生成ID缺点:
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。
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。
Redis生成ID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。
Redis生成ID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。
zookeeper主要通过其znode数据版本来生成序列号,可以生成32位和64位的数据版本号,客户端可以使用这个版本号来作为唯一的序列号。
很少会使用zookeeper来生成唯一ID。主要是由于需要依赖zookeeper,并且是多步调用API,如果在竞争较大的情况下,需要考虑使用分布式锁。因此,性能在高并发的分布式环境下,也不甚理想。
这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等,比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图(图片来自网络)所示:
41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600*24*365)=69年的时间,10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求,还可以将10-bit分5-bit给IDC,分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC,每个IDC下可以有32台机器,可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID,理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s,这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
雪花算法ID优点:
雪花算法ID缺点:
以上
陈睿|mikechen,10年+大厂架构经验,《BAT架构技术500期》系列文章作者,专注于互联网架构技术。
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