分布式ID系统设计(1)

分布式ID系统设计(1)

在分布式服务中，需要对data和message进行唯一标识。
比如订单、支付等。然后在数据库分库分表之后也需要一个唯一id来表示。
基于DB的自增就肯定不能满足了。这个时候能够生成一个Global的唯一ID的服务就很有必要

我们姑且把它叫做id-server 。那么这么个id-server的设计和考虑需要什么

1. 全局唯一:不能出现重复的id号 最基本要求。
2. 趋势递增: 在innodb中使用的是聚集索引。B+Tree的pk最好是有序的
3. 单调递增:保证下一个id一定要大于上一个id
4. 安全:如果ID是连续的 被爬虫的可能性能就很大。有一些场景下会需要id的无序

上述 1 2 3对应三类场景。而且3和4是互斥的，不能使用同一个方案满足。
出了上述的对于id号码的要求。架构层还需要id-server可用性非常高。如果id-server瘫痪整个业务系统都是不可用的。基本就是业务瘫痪。

由上述的 总结出一个id-server 需要满足:

1. 平均延迟和TP999延迟都要尽可能低；
2. 高可用尽量满足99999
3. QPS一定要高

常见方法介绍

UUID

uuid 标准包含32个16进制数字,以连字号为5段，形式8-4-4-4-12的36个字符。

Java下的UUID

· 优点:性能非常高 本地生成。没有任何网络消耗
. 缺点:
1.不容易存储。uuid太长 16字节128位 36长度字符串。很多场景不适用
2.信息不安全。毕竟里面包了mac地址 造成mac泄漏
3 id作pk的时候在某些场景下会有性能问题。比如MySQL-DB pk.无序的pk会导致数据位置频繁变动。严重影响性能。

类snowFlake方案

snowFlake 组成：

0(首位不用)-xxxxx(41位时间戳)-workerID(10位)-xxxx(12位序列号)

41位的时间可以表示(1L<<41) 大概是68年的时间 10位机器码可以表示1024机器。如果对idc划分有需求 可以划分一部分bit给idc 剩下的给workid。12个自增可以表示2的12次个ID。总的QPS应该能达到几百万

• 优点:
  1. 毫秒数在高位 自增序列在低位。整个id都是趋势递增
  2. 不依赖数据库 以服务的方式部署 稳定性更高。生成ID的性能也高
  3. 可以根据自身业务特性分配bit位。较为灵活
• 缺点:
  1. 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨,会导致id重复或者服务不可用