• 分布式环境下的id生成方法


    分布式环境下的id生成方法

     

    前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的。当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了。

    当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计真是没有mysql获sqlserver中的方便

    目前做唯一id的做法基本有三种

    1.使用uuid来实现,快速不重复,只是生成的id没有规则

    2.使用外部的id分发中心来实现,生存的id简短有规则,缺点是依赖于单点

    3.在数据库中做一个计数表来做,有点类是于oracle中的序列

    以下内容大部分来自于网络:

    UUID

    UUID的目的,是让分散式系统中的所有元素,都能有唯一的辨识信息,而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。如此一来,每个人都可以创建不与其它人冲突的UUID。在这样的情况下,就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。

    一组UUID,是由一串16位组(亦称128位)的16进位数字所构成,是故UUID理论上的总数为216 x 8=2128,约等于3.4 x 1038。也就是说若每纳秒产生1兆个UUID,要花100亿年才会将所有UUID用完。

    UUID的标准型式包含32个16进位数字,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

    twitter的Snowflake(id分发中心)

    Snowflake是twitter开源的一款独立的适用于分布式环境的ID生成服务器。生成的ID是64Bits,同时满足高性能(>10K ids/s),低延迟(<2ms)和高可用。与MongoDB ObjectID类似这里生成的ID也是时间上有序的。编码方式也和ObjectID类似,如下:

    0           41     51     64
    +-----------+------+------+
    |time       |pc    |inc   |
    +-----------+------+------+
    
    • 前41bits是以微秒为单位的timestamp。
    • 接着10bits是事先配置好的机器ID。
    • 最后12bits是累加计数器。

    MongoDB ObjectID(类似UUID的方式)

    MongoDB中每一条记录都有一个’id’字段用来唯一标示本记录。如果用户插入数据时没有显示提供’id’字段,那么系统会自动生成一个。ObjectID一共12Bytes,设计的时候充分考虑了分布式环境下使用的情况,所以能保证在一个分布式MongoDB集群中唯一。ObjectID格式如下:

    0        4      7    9      12
    +--------+------+----+------+
    |time    |pc    |pid |inc   |
    +--------+------+----+------+
    
    • 前四个字节是Unix Timestamp。
    • 接着三个字节是当前机器“hostname/mac地址/虚拟编号”其中之一的MD5结果的前3个字节。
    • 接着两个字节是当前进程的PID。
    • 最后三个字节是累加计数器或是一个随机数(只有当不支持累加计数器时才用随机数)。

    最后生成的仍然是一个用16进制表示的串,如47cc67093475061e3d95369d。这里MongoDB的ObjectID相对UUID有个很大的优点就是ObjectID是时间上有序的。另外还有ObjectID本身也包含了很多其它有用的信息,通过直接解码ObjectID即可直接获得这些信息。

    Ticket Server(数据库生存方式)

    这个是Flickr在遇到生成全局ID问题时采用的办法。利用了数据库中auto_increment的特性和MySQL特有的REPLACE INFO命令,专门一个数据库实例用来产生ID。大致的过程是这样的:

    • 首先建立一个表,比如用来产生64bitsID的,叫做’Ticket64′
    CREATE TABLE `Tickets64` (
      `id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
      `stub` char(1) NOT NULL default '',
      PRIMARY KEY  (`id`),
      UNIQUE KEY `stub` (`stub`)
    ) ENGINE=MyISAM
    
    • 向里边插入一条记录后大致是这样:
    +-------------------+------+
    | id                | stub |
    +-------------------+------+
    | 72157623227190423 |    a |
    +-------------------+------+
    
    • 当需要一个64Bits ID的时候,执行如下SQL 语句:
    REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
    SELECT LAST_INSERT_ID();
    

    另外为了防止这个Ticket Server单点故障,可以设置两个Ticket Server实例。其中一个产生奇数ID,另一个产生偶数ID。

    TicketServer1:
    auto-increment-increment = 2
    auto-increment-offset = 1
    
    TicketServer2:
    auto-increment-increment = 2
    auto-increment-offset = 2
    

    应用交替请求两个Server,这样不仅压力减小一半,故障风险也降低一半。不过这里也有个问题,就是当一台机器故障时,另一台正常机器产生的ID将会领先故障机器一截,可能会造成不再是时间上有序的ID。按照Flickr的说法,这并不影响他们的应用。

    Instagram采用的方式(UUID方式)

    Instagram要将其中存储的图片分片到多个PostgreSQL中,其中生成ID的方案和MongoDB ObjectID类似。整个ID的长度为64Bits,设定为这个长度是为了优化在redis中的存储。ID的编码格式如下:

    • 41bits以微秒为单位的timestamp,时间起点从2011-01-01开始。
    • 13bits表示进行逻辑分片的Shard ID。
    • 10bits表示一个累加计数器。

    ID的生成逻辑用PL/PGSQL语言写到PostgreSQL数据库中,当每次插入数据时由数据库自动计算生成。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/firstdream/p/5222511.html
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