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【分布式】聊聊分布式id实现方案和生产经验

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对于分布式Id来说,在面试过程中也是高频面试题,所以主要针对分布式id实现方案进行详细分析下。

应用场景

对于无论是单机还是分布式系统来说,对于很多场景需要全局唯一ID,

  • 数据库id唯一性
  • 日志traceId 可以方便找到日志链,一般使用uuid 更多一点
  • 幂等场景下,mq、api接口层面 保证幂等下
  • 业务系统订单id

UUID

最简单的就是使用UUID,UUID的规则是一组32位16进制数字构成,形式就是8-4-4-4-8,主要就是利用当前时间和时钟序列 和 全局唯一的IEEE机器识别。

UUID uuid = UUID.randomUUID();307e16d0-26d4-4fff-ab06-a9397b8369fb

优点:实现简单,全局唯一,缺点是不具有连续性,并且占用空间比较大,对于mysql主键来说不具备友好。

数据库自增ID

就目前公司内部,其实还是使用的数据库自增id进行处理,对于数据库来说的话,就是多个实例操作表自增id,对于业务来说使用自定义时间戳来实现。

还有一种方式就是创建一个单独的表,通过数据库本身的自增id来保证。

CREATE TABLE `test_order_id`  (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`title` char(1) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `title` (`title`)
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET =utf8;BEGIN;REPLACE INTO test_order_id (title) values ('p') ;
SELECT LAST_INSERT_ID();COMMIT;

这种方式的优点就是 实现比较简单,但是缺点就是不具备高可用性,如果mysql是单节点部署的话,那么整体就不可用。

高可用数据库实例

部署多个数据库实例,通过设置不同的自增,比如mysql实例1,自增是2,从1开始,mysql实例2 从2开始,那么就是 实例1 : 1、3、5、7,实例2: 2、4、6、8。

对于并发量不高的场景来说,可以解决,但是对于高并发场景来说,数据库实例就是成为瓶颈。如果1秒1000个订单,那么就需要频繁访问1000次数据库,显然这个网络以及IO就成为短板。

号段模型

号段模式,其实就是通过在一个表中唯一一条记录,然后通过业务区分,每次获取一个区间的号,这样比如获取1-1000的号段,那么就只需要交互一次数据库,并且通过添加version来避免出现并发修改数据的问题。
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Redis

除了借助于mysql,还可以通过redis的自增 incr命令来实现自增ID,并且可以部署一主多从的架构,来保证高可用性。

    public long nextId(String item){// 1.生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();// 格林威治时间差long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);// 我们需要获取的 时间戳 信息long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序号 --》 从Redis中获取// 当前当前的日期String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));// 获取对应的自增的序号Long increment = redisTemplate.opsForValue().increment("id:" + item + ":" + date);return timestamp << 32 | increment;}

具体原理其实就是 当前时间戳-制定时间 << 32 | 自增的id 这样输出的就是连续的id了

雪花算法

雪花算法整体结构就是 64位 0-41位位毫秒值,5位是数据中心id,5位机器id,最后12位是毫秒级别内的自增id
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分析源码 可以大概了解其核心流程
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雪花算法时钟回拨

在实际的生产环境中,分布式环境下,其实时钟是很难保证统一的,所以就可能实现时间不一样的情况,导致时钟回拨问题,我们来分析两类问题

情况1:UTC时间是8点01,实例机器是8点整
情况2:UTC时间是8点01 实例机器是8点03

对于情况1来说,其实就调整一下时间就好,1分钟内的id生成不用就可以。但是对于第二种情况,相当于需要从3分回退到01分,那么其中的2分钟的时间已经生成了对应的id,如果在次生成,就会出现id重复的问题?

如何解决呢
其实比较简单,大方向就是如果时间短,那么就等得阻塞对应的时间就可以,如果超过1S以上,服务直接下线,通过其他实例获取id就可以。
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其他

业界有主流的其他方案,具体可以详细看
百度、美团对应的解决方案,这里自己查看对应文档就可以。

总结

从上面的分析可以知道 目前业界主流的方案,我们来抽丝剥茧下,对于设计一个分布式id来说,需要哪些核心点
1.需要顺序 这样可以简单清晰
2.依赖的服务需要高可用、高性能
3.全局唯一
4.有具体的业务含义,比如针对订单号:11xxx 开始,还款订单21xxx,借款订单31xxx。就比较清晰。

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