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分布式唯一ID的幾種生成方案,一次性全掌握!

數(shù)據(jù)庫(kù) 其他數(shù)據(jù)庫(kù)
這篇文章,我們就接著分庫(kù)分表的知識(shí),來(lái)具體聊一下全局唯一ID如何生成。

?上一篇文章,我們聊了一下分庫(kù)分表相關(guān)的一些基礎(chǔ)知識(shí),具體可以參見(jiàn):??《用真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景告訴你,高并發(fā)下如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)?》??。

這篇文章,我們就接著分庫(kù)分表的知識(shí),來(lái)具體聊一下全局唯一id如何生成。

在分庫(kù)分表之后你必然要面對(duì)的一個(gè)問(wèn)題,就是id咋生成?

因?yàn)橐且粋€(gè)表分成多個(gè)表之后,每個(gè)表的id都是從1開(kāi)始累加自增長(zhǎng),那肯定不對(duì)啊。

舉個(gè)例子,你的訂單表拆分為了1024張訂單表,每個(gè)表的id都從1開(kāi)始累加,這個(gè)肯定有問(wèn)題了!

你的系統(tǒng)就沒(méi)辦法根據(jù)表主鍵來(lái)查詢(xún)訂單了,比如id = 50這個(gè)訂單,在每個(gè)表里都有!

?所以此時(shí)就需要分布式架構(gòu)下的全局唯一id生成的方案了,在分庫(kù)分表之后,對(duì)于插入數(shù)據(jù)庫(kù)中的核心id,不能直接簡(jiǎn)單使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各個(gè)表中,保證每個(gè)表內(nèi)的某個(gè)id,全局唯一。

比如說(shuō)訂單表雖然拆分為了1024張表,但是id = 50這個(gè)訂單,只會(huì)存在于一個(gè)表里。

那么如何實(shí)現(xiàn)全局唯一id呢?有以下幾種方案。?

(1)方案一:獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)自增id

這個(gè)方案就是說(shuō)你的系統(tǒng)每次要生成一個(gè)id,都是往一個(gè)獨(dú)立庫(kù)的一個(gè)獨(dú)立表里插入一條沒(méi)什么業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù),然后獲取一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)自增的一個(gè)id。拿到這個(gè)id之后再往對(duì)應(yīng)的分庫(kù)分表里去寫(xiě)入。

比如說(shuō)你有一個(gè)auto_id庫(kù),里面就一個(gè)表,叫做auto_id表,有一個(gè)id是自增長(zhǎng)的。

那么你每次要獲取一個(gè)全局唯一id,直接往這個(gè)表里插入一條記錄,獲取一個(gè)全局唯一id即可,然后這個(gè)全局唯一id就可以插入訂單的分庫(kù)分表中。

這個(gè)方案的好處就是方便簡(jiǎn)單,誰(shuí)都會(huì)用。缺點(diǎn)就是單庫(kù)生成自增id,要是高并發(fā)的話(huà),就會(huì)有瓶頸的,因?yàn)閍uto_id庫(kù)要是承載個(gè)每秒幾萬(wàn)并發(fā),肯定是不現(xiàn)實(shí)的了。

(2)方案二:uuid

這個(gè)每個(gè)人都應(yīng)該知道吧,就是用UUID生成一個(gè)全局唯一的id。

好處就是每個(gè)系統(tǒng)本地生成,不要基于數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)了

不好之處就是,uuid太長(zhǎng)了,作為主鍵性能太差了,不適合用于主鍵。

如果你是要隨機(jī)生成個(gè)什么文件名了,編號(hào)之類(lèi)的,你可以用uuid,但是作為主鍵是不能用uuid的。

(3)方案三:獲取系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間

這個(gè)方案的意思就是獲取當(dāng)前時(shí)間作為全局唯一的id。

但是問(wèn)題是,并發(fā)很高的時(shí)候,比如一秒并發(fā)幾千,會(huì)有重復(fù)的情況,這個(gè)是肯定不合適的。

一般如果用這個(gè)方案,是將當(dāng)前時(shí)間跟很多其他的業(yè)務(wù)字段拼接起來(lái),作為一個(gè)id,如果業(yè)務(wù)上你覺(jué)得可以接受,那么也是可以的。

你可以將別的業(yè)務(wù)字段值跟當(dāng)前時(shí)間拼接起來(lái),組成一個(gè)全局唯一的編號(hào),比如說(shuō)訂單編號(hào):時(shí)間戳 + 用戶(hù)id + 業(yè)務(wù)含義編碼。

(4)方案四:snowflake算法的思想分析

snowflake算法,是twitter開(kāi)源的分布式id生成算法。

其核心思想就是:使用一個(gè)64 bit的long型的數(shù)字作為全局唯一id,這64個(gè)bit中,其中1個(gè)bit是不用的,然后用其中的41 bit作為毫秒數(shù),用10 bit作為工作機(jī)器id,12 bit作為序列號(hào)。

給大家舉個(gè)例子吧,比如下面那個(gè)64 bit的long型數(shù)字,大家看看

上面第一個(gè)部分,是1個(gè)bit:0,這個(gè)是無(wú)意義的

上面第二個(gè)部分是41個(gè)bit:表示的是時(shí)間戳

上面第三個(gè)部分是5個(gè)bit:表示的是機(jī)房id,10001

上面第四個(gè)部分是5個(gè)bit:表示的是機(jī)器id,1 1001

上面第五個(gè)部分是12個(gè)bit:表示的序號(hào),就是某個(gè)機(jī)房某臺(tái)機(jī)器上這一毫秒內(nèi)同時(shí)生成的id的序號(hào),0000 00000000

  • 1 bit:是不用的,為啥呢?
  • 因?yàn)槎M(jìn)制里第一個(gè)bit為如果是1,那么都是負(fù)數(shù),但是我們生成的id都是正數(shù),所以第一個(gè)bit統(tǒng)一都是0
  • 41 bit:表示的是時(shí)間戳,單位是毫秒。
  • 41 bit可以表示的數(shù)字多達(dá)2^41 - 1,也就是可以標(biāo)識(shí)2 ^ 41 - 1個(gè)毫秒值,換算成年就是表示69年的時(shí)間。
  • 10 bit:記錄工作機(jī)器id,代表的是這個(gè)服務(wù)最多可以部署在2^10臺(tái)機(jī)器上,也就是1024臺(tái)機(jī)器。
  • 但是10 bit里5個(gè)bit代表機(jī)房id,5個(gè)bit代表機(jī)器id。意思就是最多代表2 ^ 5個(gè)機(jī)房(32個(gè)機(jī)房),每個(gè)機(jī)房里可以代表2 ^ 5個(gè)機(jī)器(32臺(tái)機(jī)器)。
  • 12 bit:這個(gè)是用來(lái)記錄同一個(gè)毫秒內(nèi)產(chǎn)生的不同id。
  • 12 bit可以代表的最大正整數(shù)是2 ^ 12 - 1 = 4096,也就是說(shuō)可以用這個(gè)12bit代表的數(shù)字來(lái)區(qū)分同一個(gè)毫秒內(nèi)的4096個(gè)不同的id

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),你的某個(gè)服務(wù)假設(shè)要生成一個(gè)全局唯一id,那么就可以發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求給部署了snowflake算法的系統(tǒng),由這個(gè)snowflake算法系統(tǒng)來(lái)生成唯一id。

這個(gè)snowflake算法系統(tǒng)首先肯定是知道自己所在的機(jī)房和機(jī)器的,比如機(jī)房id = 17,機(jī)器id = 12。

接著snowflake算法系統(tǒng)接收到這個(gè)請(qǐng)求之后,首先就會(huì)用二進(jìn)制位運(yùn)算的方式生成一個(gè)64 bit的long型id,64個(gè)bit中的第一個(gè)bit是無(wú)意義的。

接著41個(gè)bit,就可以用當(dāng)前時(shí)間戳(單位到毫秒),然后接著5個(gè)bit設(shè)置上這個(gè)機(jī)房id,還有5個(gè)bit設(shè)置上機(jī)器id。

最后再判斷一下,當(dāng)前這臺(tái)機(jī)房的這臺(tái)機(jī)器上這一毫秒內(nèi),這是第幾個(gè)請(qǐng)求,給這次生成id的請(qǐng)求累加一個(gè)序號(hào),作為最后的12個(gè)bit。

最終一個(gè)64個(gè)bit的id就出來(lái)了,類(lèi)似于:

這個(gè)算法可以保證說(shuō),一個(gè)機(jī)房的一臺(tái)機(jī)器上,在同一毫秒內(nèi),生成了一個(gè)唯一的id。可能一個(gè)毫秒內(nèi)會(huì)生成多個(gè)id,但是有最后12個(gè)bit的序號(hào)來(lái)區(qū)分開(kāi)來(lái)。

下面我們簡(jiǎn)單看看這個(gè)snowflake算法的一個(gè)代碼實(shí)現(xiàn),這就是個(gè)示例,大家如果理解了這個(gè)意思之后,以后可以自己嘗試改造這個(gè)算法。

總之就是用一個(gè)64bit的數(shù)字中各個(gè)bit位來(lái)設(shè)置不同的標(biāo)志位,區(qū)分每一個(gè)id。

(5)snowflake算法的代碼實(shí)現(xiàn)

public class IdWorker {

private long workerId; // 這個(gè)就是代表了機(jī)器id
private long datacenterId; // 這個(gè)就是代表了機(jī)房id
private long sequence; // 這個(gè)就是代表了一毫秒內(nèi)生成的多個(gè)id的最新序號(hào)

public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){

// sanity check for workerId
// 這兒不就檢查了一下,要求就是你傳遞進(jìn)來(lái)的機(jī)房id和機(jī)器id不能超過(guò)32,不能小于0
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;
this.sequence = sequence;
}

private long twepoch = 1288834974657L;

private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;

// 這個(gè)是二進(jìn)制運(yùn)算,就是5 bit最多只能有31個(gè)數(shù)字,也就是說(shuō)機(jī)器id最多只能是32以?xún)?nèi)
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

// 這個(gè)是一個(gè)意思,就是5 bit最多只能有31個(gè)數(shù)字,機(jī)房id最多只能是32以?xún)?nèi)
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L;

private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

private long lastTimestamp = -1L;

public long getWorkerId(){
return workerId;
}

public long getDatacenterId(){
return datacenterId;
}

public long getTimestamp(){
return System.currentTimeMillis();
}

// 這個(gè)是核心方法,通過(guò)調(diào)用nextId()方法,讓當(dāng)前這臺(tái)機(jī)器上的snowflake算法程序生成一個(gè)全局唯一的id
public synchronized long nextId(){

// 這兒就是獲取當(dāng)前時(shí)間戳,單位是毫秒
long timestamp = timeGen();

if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf(
"clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
lastTimestamp - timestamp));
}
// 下面是說(shuō)假設(shè)在同一個(gè)毫秒內(nèi),又發(fā)送了一個(gè)請(qǐng)求生成一個(gè)id
// 這個(gè)時(shí)候就得把seqence序號(hào)給遞增1,最多就是4096
if (lastTimestamp == timestamp) {

// 這個(gè)意思是說(shuō)一個(gè)毫秒內(nèi)最多只能有4096個(gè)數(shù)字,無(wú)論你傳遞多少進(jìn)來(lái),
//這個(gè)位運(yùn)算保證始終就是在4096這個(gè)范圍內(nèi),避免你自己傳遞個(gè)sequence超過(guò)了4096這個(gè)范圍
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}

} else {
sequence = 0;
}

// 這兒記錄一下最近一次生成id的時(shí)間戳,單位是毫秒
lastTimestamp = timestamp;

// 這兒就是最核心的二進(jìn)制位運(yùn)算操作,生成一個(gè)64bit的id
// 先將當(dāng)前時(shí)間戳左移,放到41 bit那兒;將機(jī)房id左移放到5 bit那兒;將機(jī)器id左移放到5 bit那兒;將序號(hào)放最后12 bit
// 最后拼接起來(lái)成一個(gè)64 bit的二進(jìn)制數(shù)字,轉(zhuǎn)換成10進(jìn)制就是個(gè)long型
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) | sequence;
}

private long tilNextMillis(long lastTimestamp){

long timestamp = timeGen();

while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}

private long timeGen(){
return System.currentTimeMillis();
}
//---------------測(cè)試---------------
public static void main(String[] args){

IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);

for (int i = 0; i < 30; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
}
}

(6)snowflake算法一個(gè)小小的改進(jìn)思路

其實(shí)在實(shí)際的開(kāi)發(fā)中,這個(gè)snowflake算法可以做一點(diǎn)點(diǎn)改進(jìn)。

因?yàn)榇蠹铱梢钥紤]一下,我們?cè)谏晌ㄒ籭d的時(shí)候,一般都需要指定一個(gè)表名,比如說(shuō)訂單表的唯一id。

所以上面那64個(gè)bit中,代表機(jī)房的那5個(gè)bit,可以使用業(yè)務(wù)表名稱(chēng)來(lái)替代,比如用00001代表的是訂單表。

因?yàn)槠鋵?shí)很多時(shí)候,機(jī)房并沒(méi)有那么多,所以那5個(gè)bit用做機(jī)房id可能意義不是太大。

這樣就可以做到,snowflake算法系統(tǒng)的每一臺(tái)機(jī)器,對(duì)一個(gè)業(yè)務(wù)表,在某一毫秒內(nèi),可以生成一個(gè)唯一的id,一毫秒內(nèi)生成很多id,用最后12個(gè)bit來(lái)區(qū)分序號(hào)對(duì)待。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 今日頭條
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