Entrance
- 数据在分片时，典型的是分库分表，就有一个全局ID生成的问题。
- 单纯的生成全局ID并不是什么难题，但是生成的ID通常要满足分片的一些要求
要求
- 不能有单点故障。
- 以时间为序，或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引，二是冷热数据容易分离。
- 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。
- 不要太长，最好64bit。使用long比较好操作，如果是96bit，那就要各种移位相当的不方便，还有可能有些组件不能支持这么大的ID。
Entrance
- twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。
- 41位的时间序列（精确到毫秒，41位的长度可以使用69年）
- 10位的机器标识（10位的长度最多支持部署1024个节点）
- 12位的计数顺序号（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号） 最高位是符号位，始终为0。
- 优点：高性能，低延迟；独立的应用；按时间有序。 缺点：需要独立的开发和部署。
代码示例
public class IdWorker {
private final long workerId;
private final static long twepoch = 1288834974657L;
private long sequence = 0L;
private final static long workerIdBits = 4L;
public final static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits;
private final static long sequenceBits = 10L;
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits;
public final static long sequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits;
private long lastTimestamp = -1L;
public IdWorker(final long workerId) {
super();
if (workerId > this.maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", this.maxWorkerId));
}
this.workerId = workerId;
}
public synchronized long nextId() {
long timestamp = this.timeGen();
if (this.lastTimestamp == timestamp) {
this.sequence = (this.sequence + 1) & this.sequenceMask;
if (this.sequence == 0) {
System.out.println("###########" + sequenceMask);
timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp);
}
} else {
this.sequence = 0;
}
if (timestamp < this.lastTimestamp) {
try {
throw new Exception(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
this.lastTimestamp - timestamp));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
this.lastTimestamp = timestamp;
long nextId = ((timestamp - twepoch << timestampLeftShift)) | (this.workerId << this.workerIdShift)
| (this.sequence);
System.out.println("timestamp:" + timestamp + ",timestampLeftShift:" + timestampLeftShift + ",nextId:" + nextId
+ ",workerId:" + workerId + ",sequence:" + sequence);
return nextId;
}
private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
IdWorker worker2 = new IdWorker(2);
System.out.println(worker2.nextId());
}
}
来自Flicker的解决方案
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
- 因为MySQL本身支持auto_increment操作，很自然地，我们会想到借助这个特性来实现这个功能。
- Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制（auto_increment + replace into + MyISAM）。一个生成64位ID方案具体就是这样的：
先创建单独的数据库(eg:ticket)，然后创建了Tickets64这个表
cluster
+-------------------+------+
| id | stub |
+-------------------+------+
| 72157623227190423 | a |
+-------------------+------+
- 当我们插入记录后，执行SELECT * from Tickets64，查询结果就是如上的
cluster
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
- 在我们的应用端需要做下面这两个操作，在一个事务会话里提交,这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了
cluster
TicketServer1:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 1
TicketServer2:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 2
- 到上面为止，我们只是在单台数据库上生成ID，从高可用角度考虑，接下来就要解决单点故障问题
- Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID，通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID
- 最后，在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了
- 优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序
- 缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高
UUID
- UUID生成的是length=32的16进制格式的字符串，如果回退为byte数组共16个byte元素，即UUID是一个128bit长的数字，
- 一般用16进制表示。
- 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随即数来生成UUID
- 从理论上讲，如果一台机器每秒产生10000000个GUID，则可以保证（概率意义上）3240年不重复
优点
- 本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
- 扩展性好，基本可以认为没有性能上限
缺点
- 无法保证趋势递增
- uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）
基于redis的分布式ID生成器
entrance
redis的EVAL，EVALSHA命令的原理是利用redis的lua脚本执行功能，在每个节点上通过lua脚本生成唯一ID
关于生成的ID##
- 使用41 bit来存放时间，精确到毫秒，可以使用41年。
- 使用12 bit来存放逻辑分片ID，最大分片ID是4095
- 使用10 bit来存放自增长ID，意味着每个节点，每毫秒最多可以生成1024个ID
举例
- 比如GTM时间 Fri Mar 13 10:00:00 CST 2015 ，它的距1970年的毫秒数是 1426212000000，假定分片ID是53，自增长序列是4，则生成的ID是：
- 5981966696448054276 = 1426212000000 << 22 + 53 << 10 + 41
cluster
- redis提供了TIME命令，可以取得redis服务器上的秒数和微秒数。因些lua脚本返回的是一个四元组。second, microSecond, partition, seq，客户端要自己处理，生成最终I。
- ((second * 1000 + microSecond / 1000) << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;
MongoDB文档（Document）全局唯一ID
- 为了考虑分布式，“_id”要求不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便的生成它。因此不能使用自增主键（需要多台服务器进行同步，既费时又费力），因此选用了生成ObjectId对象的方法
- ObjectId使用12字节的存储空间
生成方式
|0|1|2|3|4|5|6 |7|8|9|10|11|
|时间戳 |机器ID|PID|计数器 |
- 前四个字节时间戳是从标准纪元开始的时间戳，单位为秒，有如下特性：
- 1.时间戳与后边5个字节一块，保证秒级别的唯一性
- 2.保证插入顺序大致按时间排序
- 3.隐含了文档创建时间
- 4.时间戳的实际值并不重要，不需要对服务器之间的时间进行同步（因为加上机器ID和进程ID已保证此值唯一，唯一性是ObjectId的最终诉求）
cluster
- 机器ID是服务器主机标识，通常是机器主机名的散列值
- 同一台机器上可以运行多个mongod实例，因此也需要加入进程标识符PID
- 前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId的唯一性。后三个字节是一个自动增加的计数器（一个mongod进程需要一个全局的计数器），保证同一秒的ObjectId是唯一的。同一秒钟最多允许每个进程拥有（256^3 = 16777216）个不同的ObjectId
总结
- 时间戳保证秒级唯一，机器ID保证设计时考虑分布式，避免时钟同步，PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后的计数器保证同一秒内的唯一性（选用几个字节既要考虑存储的经济性，也要考虑并发性能的上限）。
- "_id"既可以在服务器端生成也可以在客户端生成，在客户端生成可以降低服务器端的压力。
