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分布式ID解决方案

2023-08-27 00:32:30   0  举报

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AI智能生成

分布式ID解决方案分布式ID解决方案分布式ID解决方案分布式ID解决方案

分布式

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作者其他创作

大纲/内容

参考自

https://mp.weixin.qq.com/s/0RBeWV-any_Rb9JbVPvcfw

UUID

实现

String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");

优点

生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性

缺点

不适用于实际的业务需求。

像用作订单号UUID这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息； 而对于数据库来说用作业务主键ID，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时

基于数据库自增ID

实现

基于数据库的auto_increment自增ID。（需要一个单独的MySQL实例用来生成ID）

当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键ID， 但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈， 用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！

优点

实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快

缺点

DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景

基于数据库集群模式

实现

将前面的基于数据库自增方案，从单节点换成主从模式集群甚至可以双主模式

设置起始值和自增步长

库1

offset = 1;     -- 起始值

increment = 2;  -- 步长

库2

offset = 2;     -- 起始值

increment = 2;  -- 步长

如果仍扛不住高并发则使用水平扩展实例

优点

解决DB单点问题

缺点 

不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。

基于数据库的号段模式

实现

号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围， 例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。

表结构

CREATE TABLE id_generator (   id int(10) NOT NULL,   max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',   step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',   biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',   version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',   PRIMARY KEY (`id`) )

等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作， update max_id= max_id + step，update成功则说明新号段获取成功， 新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。

优点

由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库， 不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。目前比较主流

基于Redis模式

实现

利用redis的incr命令实现ID的原子性自增。

缺点

RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。

AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。

基于雪花算法（Snowflake）模式

实现

百度（uid-generator）

实现

基于雪花算法实现。

uid-generator需要与数据库配合使用，需要新增一个WORKER_NODE表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据由host，port组成。

同一应用每次重启就会消费一个workId

美团（Leaf）

实现

号段模式。（需要使用数据库并建立一张号段表）

雪花模式

依赖于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的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个workId。

滴滴（Tinyid）

实现

基于号段模式原理实现的与Leaf如出一辙