分布式ID 雪花算法leaf算法
2022-03-16 21:24:41 7 举报
AI智能生成
全局ID方案分布式ID 唯一id
作者其他创作
大纲/内容
背景
对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求
要求
1.全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。
2.趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
3.单调递增:保证下一个ID一定大于上一个ID,例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
4.信息安全:如果ID是连续的,恶意用户的扒取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定URL即可;如果是订单号就更危险了,竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下,会需要ID无规则、不规则。
上述123对应三类不同的场景,3和4需求还是互斥的,无法使用同一个方案满足。
UUID
Universally Unique Identifier,它是在一定的范围内(从特定的名字空间到全球)唯一的机器生成的标识符
优点
性能非常高:本地生成,没有网络消耗。
缺点
不易于存储:UUID太长,16字节128位,通常以36长度的字符串表示,很多场景不适用。
信息不安全:基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露,这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题,比如做DB主键的场景下,UUID就非常不适用:
① MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好[4],36个字符长度的UUID不符合要求。
② 对MySQL索引不利:如果作为数据库主键,在InnoDB引擎下,UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动,严重影响性能。
信息不安全:基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露,这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题,比如做DB主键的场景下,UUID就非常不适用:
① MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好[4],36个字符长度的UUID不符合要求。
② 对MySQL索引不利:如果作为数据库主键,在InnoDB引擎下,UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动,严重影响性能。
32个16进制数字,以连字号分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符,示例:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
类snowflake方案
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号(意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID),最后还有一个符号位,永远是0
41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600*24*365)=69年的时间,10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求,还可以将10-bit分5-bit给IDC,分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC,每个IDC下可以有32台机器,可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID,理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s,这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
优点
1.毫秒数在高位,自增序列在低位,整个ID都是趋势递增的。
2.不依赖数据库等第三方系统,以服务的方式部署,稳定性更高,生成ID的性能也是非常高的。
3.可以根据自身业务特性分配bit位,非常灵活。
2.不依赖数据库等第三方系统,以服务的方式部署,稳定性更高,生成ID的性能也是非常高的。
3.可以根据自身业务特性分配bit位,非常灵活。
缺点
强依赖机器时钟,如果机器上时钟回拨,会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
ObjectId
算作是和snowflake类似方法,通过“时间+机器码+pid+inc”共12个字节,通过4+3+2+3的方式最终标识成一个24长度的十六进制字符
结构
1.一个4字节的时间戳记值,代表自Unix时代以来以秒为单位的ObjectId的创建
2.5字节随机值
3.3字节递增计数器,初始化为随机值
2.5字节随机值
3.3字节递增计数器,初始化为随机值
数据库生成
数据库自增ID + replace_into实现唯一ID的获取
redis生成
依赖于Redis是单线程的,所以也可以用于生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。
Redis集群
一个集群中有5台Redis A,B,C,D,E。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5,然后步长都是5
各个Redis生成的ID为:
A:1,6,11,16,21
B:2,7,12,17,22
C:3,8,13,18,23
D:4,9,14,19,24
E:5,10,15,20,25
A:1,6,11,16,21
B:2,7,12,17,22
C:3,8,13,18,23
D:4,9,14,19,24
E:5,10,15,20,25
优点
1)不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。
2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。
2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点
1)如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度。
2)需要编码和配置的工作量比较大。
2)需要编码和配置的工作量比较大。
Leaf-segment数据库方案
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