互联网分布式id生成方法|msup微课干货

一、需求缘起 

几乎所有的业务系统，都有生成一个记录标识的需求。例如：

（1）消息标识：message-id；

（2）订单标识：order-id；

（3）帖子标识：tiezi-id。

这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。

这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如

（1）拉取最新的一页消息select message-id/ order by time/ limit 100；

（2）拉取最新的一页订单select order-id/ order by time/ limit 100；

（3）拉取最新的一页帖子select tiezi-id/ order by time/ limit 100。

所以往往要有一个time字段，并且在time字段上建立普通索引（non-cluster index）。

我们都知道普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询select message-id/ (order by message-id)/limit 100。

能这么做的前提是，message-id的生成基本是趋势时间递增的。

这就引出了记录标识生成（也就是上面提到的三个XXX-id）的两大核心需求：

（1）全局唯一；

（2）趋势有序。

这也是今天要讨论的核心问题：互联网公司如何高效生成趋势有序的全局唯一ID。

二、常见方法 

【常见方法一：使用数据库的 auto_increment 特性来生成全局唯一递增ID】

这种方案的优点是：

（1）简单，使用数据库已有的功能；

（2）能够保证唯一性；

（3）能够保证递增性；

（4）步长固定。

缺点也比较明显：

（1）可用性难以保证：数据库常见架构是一主多从+读写分离，生成自增ID是写请求，主库挂了就玩不转了；

（2）扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且难以扩展。

为了缓解这些问题，有这样一种优化方案：

（1）增加主库，避免写入单点；

（2）数据水平切分，保证各主库生成的ID不重复；

如上图所述，由1个写库变成3个写库，每个写库设置不同的auto_increment初始值，以及相同的增长步长，以保证每个数据库生成的ID是不同的（上图中库0生成0,3,6,9…，库1生成1,4,7,10，库2生成2,5,8,11…，保证各库生成的id不重复）。

改进后的架构保证了可用性，但缺点也随之而来：

（1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的。（这个问题不大，我们的目标是趋势递增，不是绝对递增。）

（2）数据库的写压力依然很大：因为每次生成ID依然都要访问数据库。

为了解决上述两个问题，引出了第二个常见的方案。

【常见方法二：单点批量ID生成服务】

分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”，要想保证绝对的时序，还是只能使用单点服务，用本地时钟保证“绝对时序”（单点master数据库能保证id唯一，递增，步长相同也是因为它是单点）。数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。

如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。ID生成服务假设每次批量拉取6个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为5，这样应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4,5这些ID了，当ID发完后，再将ID的最大值修改为11，就能再次派发6,7,8,9,10,11这些ID了，于是数据库的压力就降低到原来的1/6。

批量是一种常见的降低数据库写压力的方案。方案的优点是：

（1）保证了ID生成的绝对递增有序；

（2）大大的降低了数据库的压力，ID生成可以做到每秒生成几万几十万个（单点数据库扛不住这么大的写量）。

缺点是：

（1）服务仍然是单点；

（2）如果服务挂了，服务重启起来之后，继续生成ID可能会不连续，中间出现空洞。服务内存是保存着0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大；

（3）虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限（例如每秒生成30w个？），无法进行水平扩展。

对于单点的改进方法是：单点服务的常用高可用优化方案是“备用服务”，也叫“影子服务”。

如上图，对外提供的服务是主服务，有一个影子服务时刻处于备用状态，当主服务挂了的时候影子服务顶上。这个切换的过程对调用方是透明的，可以自动完成，常用的技术是vip+keepalived，具体就不在这里展开。GFS的单点master也是使用类似的方式保证高可用的。

上述方案来生成ID，虽然性能大增，但由于是单点系统，总还是存在性能上限的，怎么优化解决？同时，上述两种方案，不管是数据库还是服务来生成ID，业务方Application都需要进行一次远程调用，比较耗时。有没有一种本地生成ID的方法，即高性能，又时延低呢？

这就引出了第三种方案。

【常见方法三：uuid。string ID =GenUUID();】

这个方法的优点是：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低；

（2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限。

缺点也很显而易见：

（1）无法保证趋势递增；

（2）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”。而折半后又不能保证唯一性了。

【常见方法四：取当前毫秒数。】

uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？

取当前毫秒数是一种常见方案：uint64 ID = GenTimeMS();它克服了uuid无法递增，且字符串效率低的缺点。

优点有：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低；

（2）生成的ID趋势递增；

（3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高。

缺点也很容易看到：

（1）如果并发量超过1000，会生成重复的ID（因为1s内只有1000个毫秒）

我去，这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性；

当然，你可以说不用毫秒用微秒，使用微秒可以降低冲突概率，但每秒最多只能生成1000000个ID，再多的话就一定会冲突了，所以使用微秒并不从根本上解决问题。

【常见方法五：类snowflake算法】

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法（它是业务相关的），其核心思想是：一个long型的ID（64bit），使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。

借鉴snowflake的思想，结合各公司的业务逻辑和并发量，完全可以实现自己的分布式ID生成算法。

举例，假设某公司ID生成器服务的需求如下：

（1）单机高峰并发量小于1W，预计未来5年单机高峰并发量小于10W；

（2）有2个机房，预计未来5年机房数量小于4个；

（3）每个机房机器数小于100台；

（4）目前有5个业务线有ID生成需求，预计未来业务线数量小于10个。

我们怎么来设计自己业务相关的id生成算法呢？结合业务需求，分析过程如下：

（1）高位取从2016年1月1日到现在的毫秒数（假设系统ID生成器服务在这个时间之后上线），假设系统至少运行10年，那至少需要10年*365天*24小时*3600秒*1000毫秒=320*10^9，差不多预留39bit给毫秒数；

（2）每秒的单机高峰并发量小于10W，即平均每毫秒的单机高峰并发量小于100，差不多预留7bit给每毫秒内序列号；

（3）5年内机房数小于4个，预留2bit给机房标识；

（4）每个机房小于100台机器，预留7bit给每个机房内的服务器标识。业务线小于10个，预留4bit给业务线标识。

于是乎，我们设计的id生成算法大致是这样的：

这样设计的64bit标识，可以保证：

（1）每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的；

（2）同一个机器，每个毫秒内生成的ID都是不同的；

（3）同一个机器，同一个毫秒内，以序列号区区分保证生成的ID是不同的；

（4）将毫秒数放在最高位，保证生成的ID是趋势递增的。

这个方案也有其不足：

（1）由于“没有一个全局时钟”，每台服务器分配的ID是绝对递增的，但从全局看，生成的ID只是趋势递增的（有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚）。

最后一个容易忽略的问题：

生成的ID，例如message-id/ order-id/ tiezi-id，在数据量大时往往需要分库分表，这些ID经常作为取模分库分表的依据，为了分库分表后数据均匀，ID生成往往有“取模随机性”的需求，所以我们通常把每豪秒内的序列号放在ID的最末位，保证生成的ID是随机的。

又如果，我们在跨毫秒时，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。解决方法是，序列号不是每次都归0，而是归一个0到9的随机数。

三、总结

互联网高并发的环境下，要生成 1）唯一；2）趋势递增；3）具备随机性的id。

常用的有这么5种方法

1、使用数据库的 auto_increment 特性来生成全局唯一递增ID；

2、单点批量ID生成服务来生成全局唯一递增ID；

3、Uuid；

4、取当前毫秒数；

5、类snowflake算法，结合自己的业务设计自己的id生成算法。

Q：第二三种方法有个专门生成ID的服务器，是要专门建一个数据库只存那张id表？

A：是的，数据库一个表，只存max-id就能保证派发出去的id是唯一的。

Q：第五种方案（类snowflake方案）会不会也有断点递增呢？

A：毫秒数放在最高位，生成的id本身不是连续的，不出也不是相同的，是趋势递增的。

Q：每次毫秒序号都从随机数开始，这个会不会影响性能？

A：根据经验不会，这个本地操作速度很快的。

Q：拿到的ID什么时候持久化？

A：如果只是一个发号器服务，提供生成唯一、递增、随机id的服务，业务方拿到id后，具体怎么固化业务方自己可以决定。

Q：每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的，这个用什么方式来保证唯一性？

A：上文有提到，一个64bit的id，其中有若干bit来区分业务线、机房、机器。

Q：同一个机器，同一个毫秒内，以序列号区区分保证生成的ID是不同的，序列号区是怎么用来保证id不同的呢？

A：同一个毫秒内的序列号，只要本地i++，就能保证不同。

Q：由于“没有一个全局时钟”，每台服务器分配的ID是绝对递增的，但从全局看，生成的ID只是趋势递增的（有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚） ，这个问题你们的处理方案是什么？

A：比较难解决，所以只能保证趋势递增（如果请求落到不同的服务器，短时间内可能交错），但不会影响唯一性。

Q：不可能手动配置写死吧？

A：可以用配置中心。

Q：第五种方法是不是就是要把这个开源代码放在应用代码里呢，然后再根据自己的业务去修改？那我们dba的如何去管控？

A：最好是提供一个发号器服务，或者提供一个公用的库。

Q：也需要一个中心化的应用去给每个启动的节点派发一个workerid吧？例如zk。

A：是的，配置中心。

Q：为什么要保证每个业务线的ID也不同？

A：这是一个举例，有些公司可能有类似的业务需求。如果没有这类需求，64bit里就不用设置若干bit来区分业务线。

补充：类snowflake算法还有一个优点，就是它生成的id是可以反解的，可以通过id来判断当时生成的：时间，机器，机房，业务线。