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java九種分布式ID解決方案

 更新時(shí)間:2023年09月13日 09:04:56   作者:叫我二蛋  
在日常的業(yè)務(wù)開發(fā)中,通常需要對(duì)一些數(shù)據(jù)做唯一標(biāo)識(shí),本文主要介紹了java九種分布式ID解決方案,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

背景

在復(fù)雜的分布式系統(tǒng)中,往往需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí),比如在對(duì)一個(gè)訂單表進(jìn)行了分庫分表操作,這時(shí)候數(shù)據(jù)庫的自增ID顯然不能作為某個(gè)訂單的唯一標(biāo)識(shí)。除此之外還有其他分布式場(chǎng)景對(duì)分布式ID的一些要求:

  • 趨勢(shì)遞增:由于多數(shù)RDBMS使用B-tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)索引數(shù)據(jù),在主鍵的選擇上面我們應(yīng)該盡量使用有序的主鍵保證寫入性能。
  • 單調(diào)遞增:保證下一個(gè)ID一定大于上一個(gè)ID,例如排序需求。
  • 信息安全:如果ID是連續(xù)的,惡意用戶的扒取工作就非常容易做了;如果是訂單號(hào)就更危險(xiǎn)了,可以直接知道我們的單量。所以在一些應(yīng)用場(chǎng)景下,會(huì)需要ID無規(guī)則、不規(guī)則。

就不同的場(chǎng)景及要求,市面誕生了很多分布式ID解決方案。本文針對(duì)多個(gè)分布式ID解決方案進(jìn)行介紹,包括其優(yōu)缺點(diǎn)、使用場(chǎng)景及代碼示例。

1、UUID

UUID(Universally Unique Identifier)是基于當(dāng)前時(shí)間、計(jì)數(shù)器(counter)和硬件標(biāo)識(shí)(通常為無線網(wǎng)卡的MAC地址)等數(shù)據(jù)計(jì)算生成的。包含32個(gè)16進(jìn)制數(shù)字,以連字號(hào)分為五段,形式為8-4-4-4-12的36個(gè)字符,可以生成全球唯一的編碼并且性能高效。

JDK提供了UUID生成工具,代碼如下:

import java.util.UUID;
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(UUID.randomUUID());
    }
}

輸出如下

b0378f6a-eeb7-4779-bffe-2a9f3bc76380

UUID完全可以滿足分布式唯一標(biāo)識(shí),但是在實(shí)際應(yīng)用過程中一般不采用,有如下幾個(gè)原因:

存儲(chǔ)成本高:UUID太長(zhǎng),16字節(jié)128位,通常以36長(zhǎng)度的字符串表示,很多場(chǎng)景不適用。

  • 信息不安全:基于MAC地址生成的UUID算法會(huì)暴露MAC地址,曾經(jīng)梅麗莎病毒的制造者就是根據(jù)UUID尋找的。
  • 不符合MySQL主鍵要求:MySQL官方有明確的建議主鍵要盡量越短越好,因?yàn)樘L(zhǎng)對(duì)MySQL索引不利:如果作為數(shù)據(jù)庫主鍵,在InnoDB引擎下,UUID的無序性可能會(huì)引起數(shù)據(jù)位置頻繁變動(dòng),嚴(yán)重影響性能。

2、數(shù)據(jù)庫自增ID

利用Mysql的特性ID自增,可以達(dá)到數(shù)據(jù)唯一標(biāo)識(shí),但是分庫分表后只能保證一個(gè)表中的ID的唯一,而不能保證整體的ID唯一。為了避免這種情況,我們有以下兩種方式解決該問題。

2.1、主鍵表

通過單獨(dú)創(chuàng)建主鍵表維護(hù)唯一標(biāo)識(shí),作為ID的輸出源可以保證整體ID的唯一。舉個(gè)例子:

創(chuàng)建一個(gè)主鍵表

CREATE TABLE `unique_id`  (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `biz` char(1) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
	UNIQUE KEY `biz` (`biz`)
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET =utf8;

業(yè)務(wù)通過更新操作來獲取ID信息,然后添加到某個(gè)分表中。

BEGIN;
REPLACE INTO unique_id (biz) values ('o') ;
SELECT LAST_INSERT_ID();
COMMIT;

image.png

2.2、ID自增步長(zhǎng)設(shè)置

我們可以設(shè)置Mysql主鍵自增步長(zhǎng),讓分布在不同實(shí)例的表數(shù)據(jù)ID做到不重復(fù),保證整體的唯一。

如下,可以設(shè)置Mysql實(shí)例1步長(zhǎng)為1,實(shí)例1步長(zhǎng)為2。

image.png

查看主鍵自增的屬性

show variables like '%increment%'

image.png

顯然,這種方式在并發(fā)量比較高的情況下,如何保證擴(kuò)展性其實(shí)會(huì)是一個(gè)問題。

3、號(hào)段模式

號(hào)段模式是當(dāng)下分布式ID生成器的主流實(shí)現(xiàn)方式之一。其原理如下:

  • 號(hào)段模式每次從數(shù)據(jù)庫取出一個(gè)號(hào)段范圍,加載到服務(wù)內(nèi)存中。業(yè)務(wù)獲取時(shí)ID直接在這個(gè)范圍遞增取值即可。
  • 等這批號(hào)段ID用完,再次向數(shù)據(jù)庫申請(qǐng)新號(hào)段,對(duì)max_id字段做一次update操作,新的號(hào)段范圍是(max_id ,max_id +step]。
  • 由于多業(yè)務(wù)端可能同時(shí)操作,所以采用版本號(hào)version樂觀鎖方式更新。

image.png

例如 (1,1000] 代表1000個(gè)ID,具體的業(yè)務(wù)服務(wù)將本號(hào)段生成1~1000的自增ID。表結(jié)構(gòu)如下:

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '當(dāng)前最大id',
  step int(20) NOT NULL COMMENT '號(hào)段的長(zhǎng)度',
  biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '業(yè)務(wù)類型',
  version int(20) NOT NULL COMMENT '版本號(hào),是一個(gè)樂觀鎖,每次都更新version,保證并發(fā)時(shí)數(shù)據(jù)的正確性',
  PRIMARY KEY (`id`)
) 

這種分布式ID生成方式不強(qiáng)依賴于數(shù)據(jù)庫,不會(huì)頻繁的訪問數(shù)據(jù)庫,對(duì)數(shù)據(jù)庫的壓力小很多。但同樣也會(huì)存在一些缺點(diǎn)比如:服務(wù)器重啟,單點(diǎn)故障會(huì)造成ID不連續(xù)。

4、Redis INCR

基于全局唯一ID的特性,我們可以通過Redis的INCR命令來生成全局唯一ID。

image.png

Redis分布式ID的簡(jiǎn)單案例

/**
 *  Redis 分布式ID生成器
 */
@Component
public class RedisDistributedId {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1659312000l;
    /**
     * 生成分布式ID
     * 符號(hào)位    時(shí)間戳[31位]  自增序號(hào)【32位】
     * @param item
     * @return
     */
    public long nextId(String item){
        // 1.生成時(shí)間戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        // 格林威治時(shí)間差
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        // 我們需要獲取的 時(shí)間戳 信息
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
        // 2.生成序號(hào) --》 從Redis中獲取
        // 當(dāng)前當(dāng)前的日期
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 獲取對(duì)應(yīng)的自增的序號(hào)
        Long increment = redisTemplate.opsForValue().increment("id:" + item + ":" + date);
        return timestamp << 32 | increment;
    }
}

同樣使用Redis也有對(duì)應(yīng)的缺點(diǎn):ID 生成的持久化問題,如果Redis宕機(jī)了怎么進(jìn)行恢復(fù)?

5、雪花算法

Snowflake,雪花算法是有Twitter開源的分布式ID生成算法,以劃分命名空間的方式將64bit位分割成了多個(gè)部分,每個(gè)部分都有具體的不同含義,在Java中64Bit位的整數(shù)是Long類型,所以在Java中Snowflake算法生成的ID就是long來存儲(chǔ)的。具體如下:

image.png

  • 第一部分:占用1bit,第一位為符號(hào)位,不適用
  • 第二部分:41位的時(shí)間戳,41bit位可以表示241個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)代表的是毫秒,那么雪花算法的時(shí)間年限是(241)/(1000×60×60×24×365)=69年
  • 第三部分:10bit表示是機(jī)器數(shù),即 2^ 10 = 1024臺(tái)機(jī)器,通常不會(huì)部署這么多機(jī)器
  • 第四部分:12bit位是自增序列,可以表示2^12=4096個(gè)數(shù),一秒內(nèi)可以生成4096個(gè)ID,理論上snowflake方案的QPS約為409.6w/s

雪花算法案例代碼:

public class SnowflakeIdWorker {
    // ==============================Fields===========================================
    /**
     * 開始時(shí)間截 (2020-11-03,一旦確定不可更改,否則時(shí)間被回調(diào),或者改變,可能會(huì)造成id重復(fù)或沖突)
     */
    private final long twepoch = 1604374294980L;
    /**
     * 機(jī)器id所占的位數(shù)
     */
    private final long workerIdBits = 5L;
    /**
     * 數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)id所占的位數(shù)
     */
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    /**
     * 支持的最大機(jī)器id,結(jié)果是31 (這個(gè)移位算法可以很快的計(jì)算出幾位二進(jìn)制數(shù)所能表示的最大十進(jìn)制數(shù))
     */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    /**
     * 支持的最大數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)id,結(jié)果是31
     */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    /**
     * 序列在id中占的位數(shù)
     */
    private final long sequenceBits = 12L;
    /**
     * 機(jī)器ID向左移12位
     */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    /**
     * 數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)id向左移17位(12+5)
     */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    /**
     * 時(shí)間截向左移22位(5+5+12)
     */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    /**
     * 生成序列的掩碼,這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    /**
     * 工作機(jī)器ID(0~31)
     */
    private long workerId;
    /**
     * 數(shù)據(jù)中心ID(0~31)
     */
    private long datacenterId;
    /**
     * 毫秒內(nèi)序列(0~4095)
     */
    private long sequence = 0L;
    /**
     * 上次生成ID的時(shí)間截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;
    //==============================Constructors=====================================
    /**
     * 構(gòu)造函數(shù)
     *
     */
    public SnowflakeIdWorker() {
        this.workerId = 0L;
        this.datacenterId = 0L;
    }
    /**
     * 構(gòu)造函數(shù)
     *
     * @param workerId     工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 數(shù)據(jù)中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        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;
    }
    // ==============================Methods==========================================
    /**
     * 獲得下一個(gè)ID (該方法是線程安全的)
     *
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        //如果當(dāng)前時(shí)間小于上一次ID生成的時(shí)間戳,說明系統(tǒng)時(shí)鐘回退過這個(gè)時(shí)候應(yīng)當(dāng)拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //如果是同一時(shí)間生成的,則進(jìn)行毫秒內(nèi)序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒內(nèi)序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一個(gè)毫秒,獲得新的時(shí)間戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //時(shí)間戳改變,毫秒內(nèi)序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }
        //上次生成ID的時(shí)間截
        lastTimestamp = timestamp;
        //移位并通過或運(yùn)算拼到一起組成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
                | (workerId << workerIdShift) //
                | sequence;
    }
    /**
     * 阻塞到下一個(gè)毫秒,直到獲得新的時(shí)間戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的時(shí)間截
     * @return 當(dāng)前時(shí)間戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    /**
     * 返回以毫秒為單位的當(dāng)前時(shí)間
     *
     * @return 當(dāng)前時(shí)間(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
    /**
     * 隨機(jī)id生成,使用雪花算法
     *
     * @return
     */
    public static String getSnowId() {
        SnowflakeIdWorker sf = new SnowflakeIdWorker();
        String id = String.valueOf(sf.nextId());
        return id;
    }
    //=========================================Test=========================================
    /**
     * 測(cè)試
     */
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(id);
        }
    }
}

雪花算法強(qiáng)依賴機(jī)器時(shí)鐘,如果機(jī)器上時(shí)鐘回?fù)埽瑫?huì)導(dǎo)致發(fā)號(hào)重復(fù)。 通常通過記錄最后使用時(shí)間處理該問題。

image.png

6、美團(tuán)(Leaf)

由美團(tuán)開發(fā),開源項(xiàng)目鏈接:https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf

Leaf同時(shí)支持號(hào)段模式和snowflake算法模式,可以切換使用。

snowflake模式依賴于ZooKeeper,不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上,Leaf中workId是基于ZooKeeper的順序Id來生成的,每個(gè)應(yīng)用在使用Leaf-snowflake時(shí),啟動(dòng)時(shí)都會(huì)都在Zookeeper中生成一個(gè)順序Id,相當(dāng)于一臺(tái)機(jī)器對(duì)應(yīng)一個(gè)順序節(jié)點(diǎn),也就是一個(gè)workId。

號(hào)段模式是對(duì)直接用數(shù)據(jù)庫自增ID充當(dāng)分布式ID的一種優(yōu)化,減少對(duì)數(shù)據(jù)庫的頻率操作。相當(dāng)于從數(shù)據(jù)庫批量的獲取自增ID,每次從數(shù)據(jù)庫取出一個(gè)號(hào)段范圍,例如 (1,1000] 代表1000個(gè)ID,業(yè)務(wù)服務(wù)將號(hào)段在本地生成1~1000的自增ID并加載到內(nèi)存。

7、百度(Uidgenerator)

源碼地址:https://github.com/baidu/uid-generator

中文文檔地址:https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md

UidGenerator是百度開源的Java語言實(shí)現(xiàn),基于Snowflake算法的唯一ID生成器。它是分布式的,并克服了雪花算法的并發(fā)限制。單個(gè)實(shí)例的QPS能超過6000000。需要的環(huán)境:JDK8+,MySQL(用于分配WorkerId)。

百度的Uidgenerator對(duì)結(jié)構(gòu)做了部分的調(diào)整,具體如下:

image.png

時(shí)間部分只有28位,這就意味著UidGenerator默認(rèn)只能承受8.5年(2^28-1/86400/365),不過UidGenerator可以適當(dāng)調(diào)整delta seconds、worker node id和sequence占用位數(shù)。

8、滴滴(TinyID)

由滴滴開發(fā),開源項(xiàng)目鏈接:https://github.com/didi/tinyid

Tinyid是在美團(tuán)(Leaf)的leaf-segment算法基礎(chǔ)上升級(jí)而來,不僅支持了數(shù)據(jù)庫多主節(jié)點(diǎn)模式,還提供了tinyid-client客戶端的接入方式,使用起來更加方便。但和美團(tuán)(Leaf)不同的是,Tinyid只支持號(hào)段一種模式不支持雪花模式。Tinyid提供了兩種調(diào)用方式,一種基于Tinyid-server提供的http方式,另一種Tinyid-client客戶端方式。

總結(jié)比較

優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)
UUID代碼實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、沒有網(wǎng)絡(luò)開銷,性能好占用空間大、無序
數(shù)據(jù)庫自增ID利用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn),成本小、ID自增有序并發(fā)性能受Mysql限制、強(qiáng)依賴DB,當(dāng)DB異常時(shí)整個(gè)系統(tǒng)不可用,致命
Redis INCR性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫、ID有序解決單點(diǎn)問題帶來的數(shù)據(jù)一致性等問題使得復(fù)雜度提高
雪花算法不依賴數(shù)據(jù)庫等第三方系統(tǒng),性能也是非高、可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特性分配bit位,非常靈活強(qiáng)依賴機(jī)器時(shí)鐘,如果機(jī)器上時(shí)鐘回?fù)埽瑫?huì)導(dǎo)致發(fā)號(hào)重復(fù)或者服務(wù)會(huì)處于不可用狀態(tài)。
號(hào)段模式數(shù)據(jù)庫的壓力小單點(diǎn)故障ID不連續(xù)
Leaf、Uidgenerator、TinyID高性能、高可用、接入簡(jiǎn)單依賴第三方組件如ZooKeeper、Mysql

到此這篇關(guān)于java九種分布式ID解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java 分布式ID內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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    2017-04-04

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