2024-04-12-结合业务探讨分布式ID技术与实现

MySQL

发布日期: 2024-04-12

更新日期: 2024-04-13

文章字数: 3.7k

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[TOC]

标题：结合业务探讨分布式ID技术与实现

引言：

在当今大数据时代，随着业务规模的不断扩大和数据量的不断增长，业务系统对于唯一标识符（ID）的需求越来越迫切。特别是在分布式系统中，生成唯一ID成为了一项挑战。

本文将深入探讨为什么需要分布式ID，业务系统对分布式ID的要求，以及业界几种常见的分布式ID生成方案。结合部门的实际的业务案例，将详细介绍如何根据业务需求选择合适的分布式ID技术，并通过段模式和雪花模式重构部门数据库，实现更高效的数据管理。

一、聊聊传统的主键自增ID

传统的MySQL主键ID模式通常采用自增主键的方式来生成唯一标识符。

在这种模式下，数据库表通常会定义一个名为”id”的列，将其设置为主键，并启用自动递增功能。每当向表中插入一条新记录时，MySQL都会自动为该记录分配一个唯一的ID值，并且这个ID值会自动递增，确保每个记录都具有不同的ID。

比如这张表而言

具体的表设计

CREATE TABLE `book` (
  `bookid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '图书ID',
  `bookname` varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '图书名称',
  `price` decimal(6,2) NOT NULL COMMENT '价格',
  `author` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '作者',
  `publisher` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT '' COMMENT '出版社',
  `tid` int NOT NULL COMMENT '类别ID',
  `status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '状态：0-未上架，1-已上架',
  `del` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '删除标志：0-未删除，1-已删除',
  `comment` text CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci COMMENT '评论',
  PRIMARY KEY (`bookid`),
  FOREIGN KEY (`tid`) REFERENCES `category`(`categoryid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

我们可以来分析一下，最后一行 ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

ENGINE=InnoDB：指定了使用的存储引擎为InnoDB。InnoDB是MySQL的一种常用存储引擎，提供了事务支持和行级锁等特性。
AUTO_INCREMENT=9：指定了表的自增主键从值9开始递增。这意味着当向表中插入新记录时，自增主键的初始值为9，并且每次插入新记录时，该主键值会自动递增1。
DEFAULT CHARSET=utf8mb3：指定了表的默认字符集为utf8mb3。utf8mb3是UTF-8的一种实现方式，支持最多3个字节表示一个字符，适用于大部分的中文和英文字符。
ROW_FORMAT=DYNAMIC：指定了行的格式为动态行格式。动态行格式是InnoDB存储引擎的一种行存储格式。在动态行格式中，每行的列不固定，根据实际数据大小进行灵活存储，可以节省存储空间并提高性能。

AUTO_INCREMENT=9，表示该表自增到9的位置。

1.1 主键ID自增存在的局限

如果是单体系统来说，主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的。

但是对于在分布式系统中，可能存在多个数据库实例，每个数据库实例都有自己的自增ID生成器，这样就会造成跨库的ID不唯一问题，需要额外的处理来解决，所以这是不符合业务的。

1.2 业务系统对分布式ID的要求

全局唯一性：生成的ID必须在全局范围内是唯一的，不同的节点和不同的系统都不能生成相同的ID。
趋势递增：趋势递增，这对于MySQL等使用聚集索引的数据库来说尤为重要，可提高写入效率。
单调递增：保证下一个ID大于上一个ID，这种情况可以保证事务版本号，排序等特殊需求实现
可扩展性：ID生成方案需要具备良好的扩展性，能够适应系统规模的持续增长。无论是增加节点数量还是增加系统负载，ID生成器都能够轻松应对，不会成为系统的瓶颈。
可预测性：生成的ID应具有一定的可预测性，即在一定范围内，可以预测下一个生成的ID值是多少。（段模式）

二、调研业界常见的分布式ID生成方案

2.1 雪花算法（SnowFlake）：

雪花算法是Twitter开源的一种分布式ID生成算法，采用64位的整数表示，其中包含时间戳、机器ID、数据中心ID和序列号等信息，保证了ID的全局唯一性和趋势递增。

优点：
高效性能：雪花算法通过位运算和时间戳生成ID，性能高效，适用于高并发场景。
全局唯一性：雪花算法生成的ID具有全局唯一性，不会产生重复。
缺点：
- 时钟回拨问题：如果系统时钟发生回拨，可能会导致生成的ID不唯一或不连续。
- 依赖时间戳：雪花算法的ID生成依赖于时间戳，如果时间戳不稳定，可能会影响ID的唯一性。

2.2 号段模式

号段模式将ID的生成分成两个步骤，首先申请一个区间（号段），然后在该区间内自增生成ID。号段模式适用于高并发场景，可以减少对数据库的访问压力，但需要额外的管理和调度机制。

优点：
- 分段管理：号段模式可以将ID生成过程分成两个阶段，提高了并发能力和性能。
- 适用性广泛：号段模式适用于各种分布式系统，并且可以灵活调整号段的大小和生成频率。
缺点：
- 管理复杂：需要额外的管理和调度机制来管理号段的分配和使用。
- 可能存在重复：如果号段生成不当，可能会导致ID的重复或碰撞。

2.3 UUID：

全球唯一标识符（UUID）是一种由128位数字表示的标准，通常以32位的十六进制数表示。UUID生成算法基于时间戳和设备唯一标识等信息，保证了全局唯一性。但由于其长度较长，不适合作为数据库的主键。

优点：
- 全局唯一性：UUID是全球唯一标识符，保证了生成的ID在全球范围内的唯一性。
- 无序性：UUID是随机生成的，不受顺序限制，适合于分布式系统。
缺点：
- 长度较长：UUID通常为128位，较长的长度可能会占用较大的存储空间。
- 不易读性：由于UUID是一串数字和字母的组合，不易于人类识别和记忆。

2.4 数据库自增

在数据库中使用自增主键生成ID，每次插入新记录时，数据库会自动分配一个唯一的ID值。这种方式简单易用，但不适用于分布式环境，可能存在单点故障和性能瓶颈。

优点：
- 简单易用：使用数据库自增主键生成ID非常简单，不需要额外的代码实现。
- 递增性：自增主键生成的ID是递增的，有助于提高查询效率。
缺点：
- 单点故障：在分布式系统中，数据库自增主键可能存在单点故障和性能瓶颈。
- 不适合分布式：数据库自增主键无法满足分布式系统的需求，不适合于跨数据库实例的应用。

2.5 Redis实现

利用Redis的原子操作和分布式锁机制，可以实现分布式ID的生成。通过维护一个递增的计数器或使用Redis的自增功能，可以生成全局唯一的ID。

优点：
- 高性能：Redis具有高效的原子操作和分布式锁机制，可以实现高性能的分布式ID生成。
- 可扩展性：Redis支持集群模式，可以轻松扩展到多个节点，适用于大规模分布式系统。
缺点：
- 单点故障：Redis作为单点服务可能存在单点故障的风险。
- 数据丢失：由于Redis是内存数据库，数据可能会丢失或不稳定。

此外，还有其他大厂之间的百度Uidgenerator，美团Leaf，滴滴TinyID等等。

三、方案选择：采取雪花算法+段模式

结合当前的系统业务场景，既要进行分布式id也要进行自增和保持历史数据的现状。采取雪花算法+段模式两种模式去实现分布式id的实现。

3.1 雪花算法（SnowFlake）

保证了生成的ID具有全局唯一性和趋势递增性，每个ID都是递增的，并且不会出现重复的情况。

3.2 段模式

段模式在分段管理的过程中也能够保证ID的唯一性和递增性，通过对号段进行动态管理和分配，可以充分利用号段的使用效率，提高了ID的生成性能和效率。

此外，段模式还可以一眼开出这个id是谁谁谁，清晰明了。

四、分布式ID落地与实现

4.1 golang实现雪花算法

通过一个简单的 SnowFlake 结构体，其中包含了生成唯一ID所需的参数和方法。通过调用 NextID() 方法，可以生成基于雪花算法的唯一ID

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// SnowFlake 结构体定义
type SnowFlake struct {
	mu           sync.Mutex
	startTime    int64 // 起始时间戳，单位为毫秒
	datacenterID int64 // 数据中心ID
	workerID     int64 // 工作节点ID
	sequence     int64 // 序列号
	lastStamp    int64 // 上次生成ID的时间戳
}

// NewSnowFlake 函数用于创建一个新的 SnowFlake 对象
func NewSnowFlake(datacenterID, workerID int64) *SnowFlake {
	return &SnowFlake{
		startTime:    1609459200000, // 2021-01-01 00:00:00 的毫秒级时间戳
		datacenterID: datacenterID,
		workerID:     workerID,
		sequence:     0,
		lastStamp:    -1,
	}
}

// NextID 方法用于生成下一个唯一ID
func (sf *SnowFlake) NextID() int64 {
	sf.mu.Lock()
	defer sf.mu.Unlock()

	// 获取当前时间戳，单位为毫秒
	now := time.Now().UnixNano() / 1e6

	// 如果当前时间小于上次生成ID的时间戳，则等待
	if now < sf.lastStamp {
		for now <= sf.lastStamp {
			now = time.Now().UnixNano() / 1e6
		}
	}

	// 如果当前时间与上次生成ID的时间戳相同，则递增序列号
	if now == sf.lastStamp {
		sf.sequence = (sf.sequence + 1) & 4095 // 序列号取值范围为 0-4095
		if sf.sequence == 0 {
			now = sf.waitNextMillis(now)
		}
	} else {
		sf.sequence = 0
	}

	// 更新上次生成ID的时间戳
	sf.lastStamp = now

	// 生成ID
	id := ((now - sf.startTime) << 22) | (sf.datacenterID << 17) | (sf.workerID << 12) | sf.sequence
	return id
}

// waitNextMillis 方法用于等待下一个毫秒
func (sf *SnowFlake) waitNextMillis(lastStamp int64) int64 {
	now := time.Now().UnixNano() / 1e6
	for now <= lastStamp {
		now = time.Now().UnixNano() / 1e6
	}
	return now
}

func main() {
	// 创建一个 SnowFlake 对象
	sf := NewSnowFlake(1, 1) // 设置数据中心ID和工作节点ID

	// 生成并打印 10 个唯一ID
	for i := 0; i < 10; i++ {
		fmt.Println("ID:", sf.NextID())
	}
}

4.2 golang实现段模式

结合Segment 结构体，其中包含了生成唯一ID所需的参数和方法。通过调用 NextID() 方法，可以生成基于段模式的唯一ID

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

// Segment 结构体定义
type Segment struct {
	mu      sync.Mutex
	start   int64 // 起始值
	step    int64 // 步长
	current int64 // 当前值
}

// NewSegment 函数用于创建一个新的 Segment 对象
func NewSegment(start, step int64) *Segment {
	return &Segment{
		start:   start,
		step:    step,
		current: start,
	}
}

// NextID 方法用于生成下一个唯一ID
func (s *Segment) NextID() int64 {
	s.mu.Lock()
	defer s.mu.Unlock()

	id := s.current
	s.current += s.step
	return id
}

func main() {
	// 创建一个 Segment 对象
	segment := NewSegment(1000, 1) // 设置起始值和步长

	// 生成并打印 10 个唯一ID
	for i := 0; i < 10; i++ {
		fmt.Println("ID:", segment.NextID())
	}
}

4.3 实际的业务

在实际的业务上，通过设置一个分布式id的生成服务，每次涉及新增的逻辑，会先调研这个分布式服务生成id，在进行数据库插入等等。

当然在数据库层面也会设置：是否为雪花算法和段模式。

//分布式id改造
protected $distributed = true;
protected $distributedType = 1;
protected $distributedTag = "test:test:book";

protected $table = 'book';
public $timestamps = false;

$distributed：这个变量表示是否启用分布式ID。如果设置为true，则表示启用分布式ID，否则表示不启用。在这段代码中，设置为true，即启用分布式ID。
$distributedType：这个变量表示分布式ID的类型。在这里，设置为1，指定了雪花算法分布式ID生成算法或方案的类型。2是段模式。
$distributedTag：这个变量表示分布式ID的标签或命名空间。在分布式系统中，通常会使用命名空间来区分不同的业务模块或数据表。
$table：这个变量表示数据库表的名称。在这段代码中，设置为’book’，表示该模型对应的数据库表名称是’wx_label_v2’。
$timestamps：这个变量表示是否启用模型的自动维护时间戳。在这段代码中，设置为false，表示不启用模型的自动维护时间戳，即不会自动生成created_at和updated_at字段。

五、总结

当我考虑雪花算法（SnowFlake）和段模式时，我发现它们都是用于生成分布式系统中唯一ID的重要方案。这两种方案各有优劣，下面是我的总结：

雪花算法（SnowFlake）是一种简单且高效的算法。它通过利用时间戳和节点ID生成全局唯一的ID，这确保了ID的唯一性和趋势递增。这使得它在许多场景下都是一种理想的选择，特别是在需要高性能和简单实现的情况下。

另一方面，段模式则更加灵活。它允许每个节点预分配一段ID范围，并自行管理这些ID。这种方式避免了单点故障，并且可以根据需求动态调整ID范围

总的来说，我认为雪花算法（SnowFlake）适用于简单的分布式系统场景，而段模式则更适用于复杂的分布式系统场景。在选择适合自己系统的ID生成方案时，需要权衡它们的优缺点，并根据实际情况做出合适的选择。

如果你对分布式ID生成方案还有其他疑问或需要进一步讨论的地方，请随时在评论区留言哦~

千羽

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标题：结合业务探讨分布式ID技术与实现

引言：

一、聊聊传统的主键自增ID

1.1 主键ID自增存在的局限

1.2 业务系统对分布式ID的要求

二、调研业界常见的分布式ID生成方案

2.1 雪花算法（SnowFlake）：

2.2 号段模式

2.3 UUID：

2.4 数据库自增

2.5 Redis实现

三、方案选择：采取雪花算法+段模式

3.1 雪花算法（SnowFlake）

3.2 段模式

四、分布式ID落地与实现

4.1 golang实现雪花算法

4.2 golang实现段模式

4.3 实际的业务

五、总结

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