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分布式系统唯一ID生成方案
张志新 • 360流媒体开发
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系统唯一ID
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孙术
我要上头条
系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多,适应不同的场景、需求以及性能要求。所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略。下面就介绍一些常见的ID生成策略。
1. 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。
首先,数据库自增ID需要锁表
而且,UUID的生成强依赖于数据库,每次获取UUID都需要经过一次数据库的调用,性能损耗很大。
其实,在这种大并发的场景中,数据库的主键都不建议使用数据库的自增ID。因为虽然这个简单,但是如果随便业务发展,需要对原有的数据进行重新分库分表的时候,可能会产生主键冲突,这影响了系统的平滑扩容
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。
 
2. 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。
 
3. 雪花算法
twitter生成全局ID生成器的算法策略。
如图所示,这里第1位不可用,前41位表示时间,中间10位用来表示工作机器的id,后12位的序列号.
其中时间比较好理解,工作机器id则是机器标识,序列号是一个自增序列。有多少位表示在这一个单位时间内,此机器最多可以支持2^12个并发。在进入下一个时间单位后,序列号归0。
简单来说:就是把64的Long型数据由以下几个部分组成:
符号位(1位)-时间戳(41位)-数据中心标识(5位)-ID生成器实例标识(5位)-序列号(12位)
通过部署多个ID生成器,位各个业务系统生成全局唯一的Long型ID。
优点:生成Long型易操作,有序
缺点:需要独立部署id生成器,增加维护成本
4. 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。

6. 利用zookeeper生成唯一ID
 
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。
 
7. 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。
生成策略类似雪花算法。
时间戳+机器ID+进程ID+序列号=>ObjectId对象
优点:本地生成,有序,成本低
缺点:使用机器ID和进程ID,64位Long无法存储,只能生成特殊ObjectId对象。
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