分布式ID生成方式

1.UUID

uuid方式存在问题：占用字节数比较大；ID比较随机，作为MySQL主键写入库时，为了保证顺序性将导致B+Tree节点分裂比较频繁，影响IO性能。

2.数据库方式

步长step = 3，即为机器的数量。

    第一台机器：起始值0，下一个ID位：0 + 0*3，0+1*3,0+2*3,..., ~ 0,3,6,9,...,3*n。
    第一台机器：起始值1，下一个ID位：1 + 0*3，1+1*3,1+2*3,..., ~ 1,4,7,10,...,3*n + 1。
    第一台机器：起始值2，下一个ID位：2 + 0*3，2+1*3,2+2*3,..., ~ 2,5,8,11,...,3*n + 2。

如果起初确认Mysql机器数量为4，则每台机器通过自增方式生成ID如下：

第一台：4 * n + 0。第二台：4 * n + 1。第三台：4 * n + 2。第四台：4 * n + 3。

综上，该方式每台机器均衡负载后生成的ID均不会重复。每次请求均通过以下SQL申请新的ID：

begin;
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
commit;

其中，表Tickets64只有两个字段，字段stub存在唯一索引。MySQL命令之replace保证每次更新stub值时如果存在该值则删除后自增，否则直接自增。

备注：表Tickets64只有一行数据，行锁保证并发问题。

问题：运行中途需要新增机器来增加并发性能，ID如何处理？

解答：观察现有所有机器找到其中最大ID值，例如1800。其次，重新确定每台机器的起始值，例如3000、3001、3002、...。【必须大于1800】。然后，再次修改Mysql自增的步长。最后重启所有机器。

以上这种方式存在的问题：

  1. 机器横向扩展比较麻烦。
  2. ID并非单调自增，而是趋势自增。
  3. 每次获取ID都得操作数据库，高并发严重影响性能。

解决办法之Leaf方案。

2.1.Leaf-segment数据库方案

第一种Leaf-segment方案，在使用数据库的方案上，做了如下改变： - 原方案每次获取ID都得读写一次数据库，造成数据库压力大。改为利用proxy server批量获取，每次获取一个segment(step决定大小)号段的值。用完之后再去数据库获取新的号段，可以大大的减轻数据库的压力。 - 各个业务不同的发号需求用biz_tag字段来区分，每个biz-tag的ID获取相互隔离，互不影响。如果以后有性能需求需要对数据库扩容，不需要上述描述的复杂的扩容操作，只需要对biz_tag分库分表就行。

数据库设计方案如下：

优点：

  • Leaf服务可以很方便的线性扩展，性能完全能够支撑大多数业务场景。
  • ID号码是趋势递增的8byte的64位数字，满足上述数据库存储的主键要求。
  • 容灾性高：Leaf服务内部有号段缓存，即使DB宕机，短时间内Leaf仍能正常对外提供服务。
  • 可以自定义max_id的大小，非常方便业务从原有的ID方式上迁移过来。

缺点：

  • ID号码不够随机，能够泄露发号数量的信息，不太安全。
  • TP999数据波动大，当号段使用完之后还是会hang在更新数据库的I/O上，tg999数据会出现偶尔的尖刺。
  • DB宕机会造成整个系统不可用。

2.2.Leaf-segment数据库进化方案之双buffer优化 

对于第二个缺点，Leaf-segment做了一些优化，简单的说就是：

Leaf 取号段的时机是在号段消耗完的时候进行的，也就意味着号段临界点的ID下发时间取决于下一次从DB取回号段的时间，并且在这期间进来的请求也会因为DB号段没有取回来，导致线程阻塞。如果请求DB的网络和DB的性能稳定，这种情况对系统的影响是不大的，但是假如取DB的时候网络发生抖动，或者DB发生慢查询就会导致整个系统的响应时间变慢。

为此，我们希望DB取号段的过程能够做到无阻塞，不需要在DB取号段的时候阻塞请求线程，即当号段消费到某个点时就异步的把下一个号段加载到内存中。而不需要等到号段用尽的时候才去更新号段。这样做就可以很大程度上的降低系统的TP999指标。

public class SegmentIDGenImpl implements IDGen {//tag 与 segment对应关系private Map<String, SegmentBuffer> cache = new ConcurrentHashMap<String, SegmentBuffer>();public Result get(final String key) {if (cache.containsKey(key)) {SegmentBuffer buffer = cache.get(key);if (!buffer.isInitOk()) {// 双检加锁synchronized (buffer) {if (!buffer.isInitOk()) {updateSegmentFromDb(key, buffer.getCurrent());buffer.setInitOk(true);}}}return getIdFromSegmentBuffer(cache.get(key));}return new Result(EXCEPTION_ID_KEY_NOT_EXISTS, Status.EXCEPTION);}public void updateSegmentFromDb(String key, Segment segment) {StopWatch sw = new Slf4JStopWatch();SegmentBuffer buffer = segment.getBuffer();LeafAlloc leafAlloc;if (!buffer.isInitOk()) {//UPDATE T_LEAF_ALLOC SET MAX_ID = MAX_ID + STEP WHERE BIZ_TAG = #{tag}// mysql 写操作不存在并发问题。初始化完毕MAX_IDleafAlloc = dao.updateMaxIdAndGetLeafAlloc(key);buffer.setStep(leafAlloc.getStep());buffer.setMinStep(leafAlloc.getStep());//leafAlloc中的step为DB中的step} else if (buffer.getUpdateTimestamp() == 0) {leafAlloc = dao.updateMaxIdAndGetLeafAlloc(key);buffer.setUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());buffer.setStep(leafAlloc.getStep());buffer.setMinStep(leafAlloc.getStep());//leafAlloc中的step为DB中的step} else {long duration = System.currentTimeMillis() - buffer.getUpdateTimestamp();int nextStep = buffer.getStep();if (duration < SEGMENT_DURATION) {if (nextStep * 2 > MAX_STEP) {//do nothing} else {nextStep = nextStep * 2;}} else if (duration < SEGMENT_DURATION * 2) {//do nothing with nextStep} else {nextStep = nextStep / 2 >= buffer.getMinStep() ? nextStep / 2 : nextStep;}logger.info("leafKey[{}], step[{}], duration[{}mins], nextStep[{}]", key, buffer.getStep(), String.format("%.2f",((double)duration / (1000 * 60))), nextStep);LeafAlloc temp = new LeafAlloc();temp.setKey(key);temp.setStep(nextStep);leafAlloc = dao.updateMaxIdByCustomStepAndGetLeafAlloc(temp);buffer.setUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());buffer.setStep(nextStep);buffer.setMinStep(leafAlloc.getStep());//leafAlloc的step为DB中的step}// must set value before set maxlong value = leafAlloc.getMaxId() - buffer.getStep();segment.getValue().set(value);segment.setMax(leafAlloc.getMaxId());segment.setStep(buffer.getStep());sw.stop("updateSegmentFromDb", key + " " + segment);}public Result getIdFromSegmentBuffer(final SegmentBuffer buffer) {// 一个进程中，存在并发访问cache中某个tagwhile (true) {buffer.rLock().lock();try {// 从双buffer中获取当前Segmentfinal Segment segment = buffer.getCurrent();// 如果当前步长内，ID使用率已经达到步长的90%，则需要切换bufferif (!buffer.isNextReady() && (segment.getIdle() < 0.9 * segment.getStep()) && buffer.getThreadRunning().compareAndSet(false, true)) {service.execute(new Runnable() {@Overridepublic void run() {//获取到第二个SegmentSegment next = buffer.getSegments()[buffer.nextPos()];boolean updateOk = false;try {// 初始化第二个Segment对应的其实ID，以及步长updateSegmentFromDb(buffer.getKey(), next);updateOk = true;} catch (Exception e) {logger.warn(buffer.getKey() + " updateSegmentFromDb exception", e);} finally {if (updateOk) {buffer.wLock().lock();buffer.setNextReady(true);buffer.getThreadRunning().set(false);buffer.wLock().unlock();} else {buffer.getThreadRunning().set(false);}}}});}// 在当前步长中获取下一个IDlong value = segment.getValue().getAndIncrement();if (value < segment.getMax()) {// 没有达到最大ID之前，均成功返回return new Result(value, Status.SUCCESS);}} finally {buffer.rLock().unlock();}//以下执行说明ID已经达到最大值waitAndSleep(buffer);buffer.wLock().lock();try {final Segment segment = buffer.getCurrent();long value = segment.getValue().getAndIncrement();if (value < segment.getMax()) {//以下成立，说明上述定时任务切换Segment成功return new Result(value, Status.SUCCESS);}if (buffer.isNextReady()) {//buffer.switchPos();buffer.setNextReady(false);} else {return new Result(EXCEPTION_ID_TWO_SEGMENTS_ARE_NULL, Status.EXCEPTION);}} finally {buffer.wLock().unlock();}}}
}

2.3.Leaf高可用容灾

对于第三点“DB可用性”问题，我们目前采用一主两从的方式，同时分机房部署，Master和Slave之间采用半同步方式同步数据。同时使用公司Atlas数据库中间件（已开源，改名为DBProxy）做主从切换。当然这种方案在一些情况会退化成异步模式，甚至在非常极端情况下仍然会造成数据不一致的情况，但是出现的概率非常小。如果你的系统要保证100%的数据强一致，可以选择使用“类Paxos算法”实现的强一致MySQL方案，如MySQL 5.7前段时间刚刚GA的MySQL Group Replication。但是运维成本和精力都会相应的增加，根据实际情况选型即可。

3.Leaf-snowflake方案

Leaf-segment方案可以生成趋势递增的ID，同时ID号是可计算的，不适用于订单ID生成场景，比如竞对在两天中午12点分别下单，通过订单id号相减就能大致计算出公司一天的订单量，这个是不能忍受的。面对这一问题，我们提供了 Leaf-snowflake方案。

public class SnowFlake {/*** 起始的时间戳*/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/*** 每一部分占用的位数*/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/*** 每一部分的最大值*/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/*** 每一部分向左的位移*/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId;  //数据中心private long machineId;     //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}/*** 产生下一个ID* @return* 同步锁的保证：同一毫秒内可能存在多个请求竞争得到同步锁。*/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();/*** 同一毫秒内允许 MAX_SEQUENCE（4095）个请求先后生成ID。多余的请求因为以下条件的成立拒绝生成*/if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内，序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();}} else {//不同毫秒内，序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;/*** 在64位字节中通过 或 操作将 时间戳、数据中心、机器标识、序列号4部分放到对应字节范围内。* 注意：对于同一个项目，datacenterId、machineId可能是不变的。如果随便更改时间戳起始值之START_STMP值可能导致分布式ID存在相同的情况。** 在分布式ID 64个字节中，41个字节作为时间戳，其对应的最大值为2^41。41 位的时间位是2 ^ 41 / (365 * 24 * 3600 * 1000) = 69 年。* currStmp - START_STMP 是指距离当年之后的69年内。* 如果直接用 currStmp 替代，则表示距离1970年后的69年，以2024年为例最多可用15年。*/return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分| sequence;                             //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();}public static void m1() {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);for (int i = 0; i < (1 << 12); i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}}
}

3.1.解决时钟回拨问题

时钟回拨导致的问题存在两个：获取分布式ID & 服务启动流程。

3.1.1.服务启动

因为这种方案依赖时间，如果机器的时钟发生了回拨，那么就会有可能生成重复的ID号，需要解决时钟回退的问题。

参见上图整个启动流程图，服务启动时首先检查自己是否写过ZooKeeper leaf_forever节点：

  1. 若写过，则用自身系统时间与leaf_forever/${self}节点记录时间做比较，若小于leaf_forever/${self}时间则认为机器时间发生了大步长回拨，服务启动失败并报警。
  2. 若未写过，证明是新服务节点，直接创建持久节点leaf_forever/${self}并写入自身系统时间，接下来综合对比其余Leaf节点的系统时间来判断自身系统时间是否准确，具体做法是取leaf_temporary下的所有临时节点(所有运行中的Leaf-snowflake节点)的服务IP：Port，然后通过RPC请求得到所有节点的系统时间，计算sum(time)/nodeSize。
  3. 若abs( 系统时间-sum(time)/nodeSize ) < 阈值，认为当前系统时间准确，正常启动服务，同时写临时节点leaf_temporary/${self} 维持租约。
  4. 否则认为本机系统时间发生大步长偏移，启动失败并报警。
  5. 每隔一段时间(3s)上报自身系统时间写入leaf_forever/${self}。

 

public class SnowflakeIDGenImpl implements IDGen {public SnowflakeIDGenImpl(String zkAddress, int port, long twepoch) {this.twepoch = twepoch;Preconditions.checkArgument(timeGen() > twepoch, "Snowflake not support twepoch gt currentTime");final String ip = Utils.getIp();SnowflakeZookeeperHolder holder = new SnowflakeZookeeperHolder(ip, String.valueOf(port), zkAddress);boolean initFlag = holder.init();Preconditions.checkArgument(workerId >= 0 && workerId <= maxWorkerId, "workerID must gte 0 and lte 1023");}
}public class SnowflakeZookeeperHolder {public boolean init() {try {CuratorFramework curator = createWithOptions(connectionString, new RetryUntilElapsed(1000, 4), 10000, 6000);curator.start();Stat stat = curator.checkExists().forPath(PATH_FOREVER);if (stat == null) {//不存在根节点,机器第一次启动,创建/snowflake/ip:port-000000000,并上传数据zk_AddressNode = createNode(curator);//worker id 默认是0updateLocalWorkerID(workerID);//定时上报本机时间给forever节点:其实就是一个定时任务，每隔3秒上报一次当前时间啊ScheduledUploadData(curator, zk_AddressNode);return true;} else {Map<String, Integer> nodeMap = Maps.newHashMap();//ip:port->00001Map<String, String> realNode = Maps.newHashMap();//ip:port->(ipport-000001)//存在根节点,先检查是否有属于自己的根节点List<String> keys = curator.getChildren().forPath(PATH_FOREVER);for (String key : keys) {String[] nodeKey = key.split("-");realNode.put(nodeKey[0], key);nodeMap.put(nodeKey[0], Integer.parseInt(nodeKey[1]));}Integer workerid = nodeMap.get(listenAddress);if (workerid != null) {//有自己的节点,zk_AddressNode=ip:portzk_AddressNode = PATH_FOREVER + "/" + realNode.get(listenAddress);workerID = workerid;//启动worder时使用会使用if (!checkInitTimeStamp(curator, zk_AddressNode)) {throw new CheckLastTimeException("init timestamp check error,forever node timestamp gt this node time");}//准备创建临时节点doService(curator);// 将workerID 初始化在 leaf 服务本地磁盘内部，一旦zk出现问题可以从本地磁盘获取该workerIDupdateLocalWorkerID(workerID);} else {//表示新启动的节点,创建持久节点 ,不用check时间String newNode = createNode(curator);zk_AddressNode = newNode;String[] nodeKey = newNode.split("-");workerID = Integer.parseInt(nodeKey[1]);doService(curator);updateLocalWorkerID(workerID);LOGGER.info("[New NODE]can not find node on forever node that endpoint ip-{} port-{} workid-{},create own node on forever node and start SUCCESS ", ip, port, workerID);}}} catch (Exception e) {LOGGER.error("Start node ERROR {}", e);try {// 如果 zk 出现问题，从本地磁盘获取workerIDProperties properties = new Properties();properties.load(new FileInputStream(new File(PROP_PATH.replace("{port}", port + ""))));workerID = Integer.valueOf(properties.getProperty("workerID"));LOGGER.warn("START FAILED ,use local node file properties workerID-{}", workerID);} catch (Exception e1) {LOGGER.error("Read file error ", e1);return false;}}return true;} 
}
public class SnowflakeIDGenImpl implements IDGen {public synchronized Result get(String key) {//获取分布式事务IDlong timestamp = timeGen();if (timestamp < lastTimestamp) {//出现了时钟回拨现象long offset = lastTimestamp - timestamp;if (offset <= 5) {try {wait(offset << 1);// 等待一段时间：时钟回拨时间段timestamp = timeGen();// 再次获取新的时间if (timestamp < lastTimestamp) {return new Result(-1, Status.EXCEPTION);}} catch (InterruptedException e) {LOGGER.error("wait interrupted");return new Result(-2, Status.EXCEPTION);}} else {return new Result(-3, Status.EXCEPTION);}}if (lastTimestamp == timestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;if (sequence == 0) {//seq 为0的时候表示是下一毫秒时间开始对seq做随机sequence = RANDOM.nextInt(100);timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {//如果是新的ms开始sequence = RANDOM.nextInt(100);}lastTimestamp = timestamp;// 返回最终的分布式IDlong id = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;return new Result(id, Status.SUCCESS);}
}

Leaf——美团点评分布式ID生成系统

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