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分布式情况下生成数据库唯一ID的解决方案

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:19人阅读

ID作为业务的唯一标识,在数据设计中屡见不鲜,例如:

•商品 —— product_id

•订单 —— order_id

•消息 —— message_id

这些标识往往就是数据库的主键,MySQL会在主键是建立聚簇索引,这个索引直接指向数据地址。相比普通索引指向聚簇索引,减少了一次索引查询,速度很快。消息、订单类似业务一般会有按照时间倒序查询数据的需求,一种做法是在时间列上建立索引,更好的是依赖ID本身的插入有序性。所以,分布式ID需要满足两个核心条件:

•全局唯一

•时间趋势有序

可能有人会说了,直接用MySQL的auto_increment不就行了么。在创业初期的时候我也会选择这个方案,简单、高效、快速——创业公司还是得快速迭代,尽快出产品,而且产品经常变,花太多时间搞出的牛逼架构说不定不太用得上,浪费了宝贵的时间。但这个方案是存在一些问题的:

•影响并行插入——B记录依赖A记录的主键,需要等到A记录插入成功,拿到A.id,才能插入B记录

•数据恢复难度大——数据误删或者丢失后,由于日志中没有ID,不能直接确定数据关联性

•影响分库分表——由于ID要插入后才知道,不能根据业务的主键进行分库分表

所以,在业务稳定后,一定要抽出时间来还早期的技术债务。

常见方案

使用数据库的auto_increment来生成唯一ID

优点

•简单,使用已有功能,开发量小

•ID步长固定

缺点

•写入单点,非高可用

•即使按照不同auto_increment起点扩展多个主库,虽然提高了可用性,但却不能保证ID的严格有序

•每次都需要访问数据库,容易到达性能天花板

批量拉取ID,逐一分配

这种方案也是将ID数据存入数据库,ID服务每次从数据库中拉取N个ID,并将当前已用ID最大值更新为原始数据+N,ID服务每次接到ID生成请求时就从这N个ID中依次返回。

优点

•批量获取,不用每次访问数据库,数据库压力小

缺点

•整个服务还是单点

•服务宕机重启会造成ID不连续

•无法水平扩展

改进

增加一套备用服务,主服务挂了漂移到备用服务上,可以采用vip + keepalived或者增加proxy。

uuid

优点

•本地生成ID,没有单点问题,没有性能瓶颈

缺点

•不能保证递增有序

•长度过长,作为主键性能低

类snowflake算法

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法,其核心思想是:一个long型的ID,使用其中41bit作为毫秒数,10bit作为机器编号,12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12),也就是400W的ID,完全能满足业务的需求。

借鉴snowflake的思想,结合各公司的业务逻辑和并发量,可以实现自己的分布式ID生成算法。

优点

•时间在高位,趋势递增

•实现简单,不依赖其它服务,方便扩展

缺点

•没有全局时钟,单机绝对有序,但从整个集群来看,是趋势有序的

注意事项

•由于ID常作为分库分表的标识,所以需要这些ID有一定的随机性,不至于分库后的数据不均匀,可以在每个毫秒开始时序列号不从1开始,二是从0-9中的任意一个开始

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