订单号/唯一序列号生成方案(中篇)

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上一篇文章介绍了 twitter snowflake,snowflake的算法还是不错的,其实本身不复杂,复杂的是你客户端怎么用。遇到的问题如下:

  • 代码部署在不同的服务器上,中间的机器ID如何设置,有没有更方便的获取机器ID的方式?
  • 整个算法依赖时间的连续性,但是显示环境是线上服务器都开启了ntp,ntp情况下会出现时间倒退的问题。

再来重新分析下snowflake的优缺点:

Snowflake 生成的 unique ID 的组成 (由高位到低位):

  • 41 bits: Timestamp (毫秒级)
  • 10 bits: 节点 ID (datacenter ID 5 bits + worker ID 5 bits)
  • 12 bits: sequence number

一共 63 bits (最高位是 0)

unique ID 生成过程:

  • 10 bits 的机器号, 在 ID 分配 Worker 启动的时候, 从一个 Zookeeper 集群获取 (保证所有的 Worker 不会有重复的机器号)
  • 41 bits 的 Timestamp: 每次要生成一个新 ID 的时候, 都会获取一下当前的 Timestamp, 然后分两种情况生成 sequence number:
  • 如果当前的 Timestamp 和前一个已生成 ID 的 Timestamp 相同 (在同一毫秒中), 就用前一个 ID 的 sequence number + 1 作为新的 sequence number (12 bits); 如果本毫秒内的所有 ID 用完, 等到下一毫秒继续 (这个等待过程中, 不能分配出新的 ID)
  • 如果当前的 Timestamp 比前一个 ID 的 Timestamp 大, 随机生成一个初始 sequence number (12 bits) 作为本毫秒内的第一个 sequence number

整个过程中, 只是在 Worker 启动的时候会对外部有依赖 (需要从 Zookeeper 获取 Worker 号), 之后就可以独立工作了, 做到了去中心化.

异常情况讨论:

  • 在获取当前 Timestamp 时, 如果获取到的时间戳比前一个已生成 ID 的 Timestamp 还要小怎么办? Snowflake 的做法是继续获取当前机器的时间, 直到获取到更大的 Timestamp 才能继续工作 (在这个等待过程中, 不能分配出新的 ID)

从这个异常情况可以看出, 如果 Snowflake 所运行的那些机器时钟有大的偏差时, 整个 Snowflake 系统不能正常工作 (偏差得越多, 分配新 ID 时等待的时间越久)。从 Snowflake 的官方文档 (https://github.com/twitter/snowflake/#system-clock-dependency) 中也可以看到, 它明确要求 “You should use NTP to keep your system clock accurate”. 而且最好把 NTP 配置成不会向后调整的模式. 也就是说, NTP 纠正时间时, 不会向后回拨机器时钟。

问题一:如何解决时间同步问题?

为了解决上述的时间问题,可以采取的方案:

使用自定义的这种方法需要注意的几点:

  • 为了保持增长的趋势,要避免有些服务器的时间早,有些服务器的时间晚,需要控制好所有服务器的时间,而且要避免NTP时间服务器回拨服务器的时间。
  • 在跨毫秒时,序列号总是归0,会使得序列号为0的ID比较多,导致生成的ID取模后不均匀,所以序列号不是每次都归0,而是归一个0到9的随机数。
  • 使用这个CustomUUID类,最好在一个系统中能保持单例模式运行。

问题二:如何解决分布式部署?

Snowflake 有一些变种, 各个应用结合自己的实际场景对 Snowflake 做了一些改动. 这里主要介绍 3 种.

1)Boundary flake

https://github.com/boundary/flake

变化:

  • ID 长度扩展到 128 bits:
  • 最高 64 bits 时间戳;
  • 然后是 48 bits 的 Worker 号 (和 Mac 地址一样长);
  • 最后是 16 bits 的 Seq Number
  • 由于它用 48 bits 作为 Worker ID, 和 Mac 地址的长度一样, 这样启动时不需要和 Zookeeper 通讯获取 Worker ID. 做到了完全的去中心化
  • 基于 Erlang

它这样做的目的是用更多的 bits 实现更小的冲突概率, 这样就支持更多的 Worker 同时工作. 同时, 每毫秒能分配出更多的 ID

2)Simpleflake

https://github.com/SawdustSoftware/simpleflake

Simpleflake 的思路是取消 Worker 号, 保留 41 bits 的 Timestamp, 同时把 sequence number 扩展到 22 bits;

Simpleflake 的特点:

  • sequence number 完全靠随机产生 (这样也导致了生成的 ID 可能出现重复)
  • 没有 Worker 号, 也就不需要和 Zookeeper 通讯, 实现了完全去中心化
  • Timestamp 保持和 Snowflake 一致, 今后可以无缝升级到 Snowflake

Simpleflake 的问题就是 sequence number 完全随机生成, 会导致生成的 ID 重复的可能. 这个生成 ID 重复的概率随着每秒生成的 ID 数的增长而增长。

所以, Simpleflake 的限制就是每秒生成的 ID 不能太多 (最好小于 100次/秒, 如果大于 100次/秒的场景, Simpleflake 就不适用了, 建议切换回 Snowflake)。

3)instagram 的做法

先简单介绍一下 instagram 的分布式存储方案:

  • 先把每个 Table 划分为多个逻辑分片 (logic Shard), 逻辑分片的数量可以很大, 例如 2000 个逻辑分片
  • 然后制定一个规则, 规定每个逻辑分片被存储到哪个数据库实例上面; 数据库实例不需要很多. 例如, 对有 2 个 PostgreSQL 实例的系统 (instagram 使用 PostgreSQL); 可以使用奇数逻辑分片存放到第一个数据库实例, 偶数逻辑分片存放到第二个数据库实例的规则
  • 每个 Table 指定一个字段作为分片字段 (例如, 对用户表, 可以指定 uid 作为分片字段)
  • 插入一个新的数据时, 先根据分片字段的值, 决定数据被分配到哪个逻辑分片 (logic Shard)
  • 然后再根据 logic Shard 和 PostgreSQL 实例的对应关系, 确定这条数据应该被存放到哪台 PostgreSQL 实例上

instagram unique ID 的组成:

  • 41 bits: Timestamp (毫秒)
  • 13 bits: 每个 logic Shard 的代号 (最大支持 8 x 1024 个 logic Shards)
  • 10 bits: sequence number; 每个 Shard 每毫秒最多可以生成 1024 个 ID

生成 unique ID 时, 41 bits 的 Timestamp 和 Snowflake 类似, 这里就不细说了.

主要介绍一下 13 bits 的 logic Shard 代号 和 10 bits 的 sequence number 怎么生成.

logic Shard 代号:

  • 假设插入一条新的用户记录, 插入时, 根据 uid 来判断这条记录应该被插入到哪个 logic Shard 中.
  • 假设当前要插入的记录会被插入到第 1341 号 logic Shard 中 (假设当前的这个 Table 一共有 2000 个 logic Shard)
  • 新生成 ID 的 13 bits 段要填的就是 1341 这个数字

sequence number 利用 PostgreSQL 每个 Table 上的 auto-increment sequence 来生成:

  • 如果当前表上已经有 5000 条记录, 那么这个表的下一个 auto-increment sequence 就是 5001 (直接调用 PL/PGSQL 提供的方法可以获取到)
  • 然后把 这个 5001 对 1024 取模就得到了 10 bits 的 sequence number

instagram 这个方案的优势在于:

  • 利用 logic Shard 号来替换 Snowflake 使用的 Worker 号, 就不需要到中心节点获取 Worker 号了. 做到了完全去中心化
  • 另外一个附带的好处就是, 可以通过 ID 直接知道这条记录被存放在哪个 logic Shard 上

同时, 今后做数据迁移的时候, 也是按 logic Shard 为单位做数据迁移的, 所以这种做法也不会影响到今后的数据迁移

其他方式:Flickr Ticket Servers

flickr是用的一个叫做ticketserver的玩意,使用纯mysql来实现的。

先插入一条记录,然后再用replace去获取这个id。

另有,mongodb自带的objectId也是一种高度唯一的序列可以利用Mongodb生成的直接拿过来用。

参考文章:

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