太赞了!滴滴开源了一套分布式ID的生成系统

ID Generator id生成器 分布式id生成系统,简单易用、高性能、高可用的id生成系统

简介

Tinyid是用Java开发的一款分布式id生成系统,基于数据库号段算法实现,关于这个算法可以参考美团leaf或者tinyid原理介绍。Tinyid扩展了leaf-segment算法,支持了多db(master),同时提供了java-client(sdk)使id生成本地化,获得了更好的性能与可用性。Tinyid在滴滴客服部门使用,均通过tinyid-client方式接入,每天生成亿级别的id。

tinyid系统架构图

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下面是一些关于这个架构图的说明:

  • nextId和getNextSegmentId是tinyid-server对外提供的两个http接口
  • nextId是获取下一个id,当调用nextId时,会传入bizType,每个bizType的id数据是隔离的,生成id会使用该bizType类型生成的IdGenerator。
  • getNextSegmentId是获取下一个可用号段,tinyid-client会通过此接口来获取可用号段
  • IdGenerator是id生成的接口
  • IdGeneratorFactory是生产具体IdGenerator的工厂,每个biz_type生成一个IdGenerator实例。通过工厂,我们可以随时在db中新增biz_type,而不用重启服务
  • IdGeneratorFactory实际上有两个子类IdGeneratorFactoryServer和IdGeneratorFactoryClient,区别在于,getNextSegmentId的不同,一个是DbGet,一个是HttpGet
  • CachedIdGenerator则是具体的id生成器对象,持有currentSegmentId和nextSegmentId对象,负责nextId的核心流程。nextId最终通过AtomicLong.andAndGet(delta)方法产生。

性能与可用性

性能

  1. http方式访问,性能取决于http server的能力,网络传输速度
  2. java-client方式,id为本地生成,号段长度(step)越长,qps越大,如果将号段设置足够大,则qps可达1000w+

可用性

  1. 依赖db,当db不可用时,因为server有缓存,所以还可以使用一段时间,如果配置了多个db,则只要有1个db存活,则服务可用
  2. 使用tiny-client,只要server有一台存活,则理论上可用,server全挂,因为client有缓存,也可以继续使用一段时间

Tinyid的特性

  1. 全局唯一的long型id
  2. 趋势递增的id,即不保证下一个id一定比上一个大
  3. 非连续性
  4. 提供http和java client方式接入
  5. 支持批量获取id
  6. 支持生成1,3,5,7,9…序列的id
  7. 支持多个db的配置,无单点

适用场景:只关心id是数字,趋势递增的系统,可以容忍id不连续,有浪费的场景 不适用场景:类似订单id的业务(因为生成的id大部分是连续的,容易被扫库、或者测算出订单量)

推荐使用方式

  • tinyid-server推荐部署到多个机房的多台机器

    • 多机房部署可用性更高,http方式访问需使用方考虑延迟问题
  • 推荐使用tinyid-client来获取id,好处如下:

    • id为本地生成(调用AtomicLong.addAndGet方法),性能大大增加
    • client对server访问变的低频,减轻了server的压力
    • 因为低频,即便client使用方和server不在一个机房,也无须担心延迟
    • 即便所有server挂掉,因为client预加载了号段,依然可以继续使用一段时间 注:使用tinyid-client方式,如果client机器较多频繁重启,可能会浪费较多的id,这时可以考虑使用http方式
  • 推荐db配置两个或更多:

    • db配置多个时,只要有1个db存活,则服务可用 多db配置,如配置了两个db,则每次新增业务需在两个db中都写入相关数据

tinyid的原理

Id生成系统要点

在简单系统中,我们常常使用db的id自增方式来标识和保存数据,随着系统的复杂,数据的增多,分库分表成为了常见的方案,db自增已无法满足要求。这时候全局唯一的id生成系统就派上了用场。当然这只是id生成其中的一种应用场景。那么id生成系统有哪些要求呢?

  1. 全局唯一的id:无论怎样都不能重复,这是最基本的要求了
  2. 高性能:基础服务尽可能耗时少,如果能够本地生成最好
  3. 高可用:虽说很难实现100%的可用性,但是也要无限接近于100%的可用性
  4. 简单易用: 能够拿来即用,接入方便,同时在系统设计和实现上要尽可能的简单

Tinyid的实现原理

我们先来看一下最常见的id生成方式,db的auto_increment,相信大家都非常熟悉,我也见过一些同学在实战中使用这种方案来获取一个id,这个方案的优点是简单,缺点是每次只能向db获取一个id,性能比较差,对db访问比较频繁,db的压力会比较大。那么是不是可以对这种方案优化一下呢,可否一次向db获取一批id呢?答案当然是可以的。 一批id,我们可以看成是一个id范围,例如(1000,2000],这个1000到2000也可以称为一个”号段”,我们一次向db申请一个号段,加载到内存中,然后采用自增的方式来生成id,这个号段用完后,再次向db申请一个新的号段,这样对db的压力就减轻了很多,同时内存中直接生成id,性能则提高了很多。那么保存db号段的表该怎设计呢?

DB号段算法描述

id start_id end_id
1 1000 2000

如上表,我们很容易想到的是db直接存储一个范围(start_id,end_id],当这批id使用完毕后,我们做一次update操作,update start_id=2000(end_id), end_id=3000(end_id+1000),update成功了,则说明获取到了下一个id范围。仔细想想,实际上start_id并没有起什么作用,新的号段总是(end_id,end_id+1000]。所以这里我们更改一下,db设计应该是这样的

id biz_type max_id step version
1 1000 2000 1000 0
  • 这里我们增加了biz_type,这个代表业务类型,不同的业务的id隔离
  • max_id则是上面的end_id了,代表当前最大的可用id
  • step代表号段的长度,可以根据每个业务的qps来设置一个合理的长度
  • version是一个乐观锁,每次更新都加上version,能够保证并发更新的正确性  那么我们可以通过如下几个步骤来获取一个可用的号段,
  • A.查询当前的max_id信息:select id, biz_type, max_id, step, version from tiny_id_info where biz_type=’test’;
  • B.计算新的max_id: new_max_id = max_id + step
  • C.更新DB中的max_id:update tiny_id_info set max_id=#{new_max_id} , verison=version+1 where id=#{id} and max_id=#{max_id} and version=#{version}
  • D.如果更新成功,则可用号段获取成功,新的可用号段为(max_id, new_max_id]
  • E.如果更新失败,则号段可能被其他线程获取,回到步骤A,进行重试

号段生成方案的简单架构

如上我们已经完成了号段生成逻辑,那么我们的id生成服务架构可能是这样的

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id生成系统向外提供http服务,请求经过我们的负载均衡router,到达其中一台tinyid-server,从事先加载好的号段中获取一个id,如果号段还没有加载,或者已经用完,则向db再申请一个新的可用号段,多台server之间因为号段生成算法的原子性,而保证每台server上的可用号段不重,从而使id生成不重。 可以看到如果tinyid-server如果重启了,那么号段就作废了,会浪费一部分id;同时id也不会连续;每次请求可能会打到不同的机器上,id也不是单调递增的,而是趋势递增的,不过这对于大部分业务都是可接受的。

简单架构的问题

到此一个简单的id生成系统就完成了,那么是否还存在问题呢?回想一下我们最开始的id生成系统要求,高性能、高可用、简单易用,在上面这套架构里,至少还存在以下问题:

  • 当id用完时需要访问db加载新的号段,db更新也可能存在version冲突,此时id生成耗时明显增加
  • db是一个单点,虽然db可以建设主从等高可用架构,但始终是一个单点
  • 使用http方式获取一个id,存在网络开销,性能和可用性都不太好

优化办法如下:

(1)双号段缓存

对于号段用完需要访问db,我们很容易想到在号段用到一定程度的时候,就去异步加载下一个号段,保证内存中始终有可用号段,则可避免性能波动。

(2)增加多db支持

db只有一个master时,如果db不可用(down掉或者主从延迟比较大),则获取号段不可用。实际上我们可以支持多个db,比如2个db,A和B,我们获取号段可以随机从其中一台上获取。那么如果A,B都获取到了同一号段,我们怎么保证生成的id不重呢?tinyid是这么做的,让A只生成偶数id,B只生产奇数id,对应的db设计增加了两个字段,如下所示

id biz_type max_id step delta remainder version
1 1000 2000 1000 2 0 0

delta代表id每次的增量,remainder代表余数,例如可以将A,B都delta都设置2,remainder分别设置为0,1则,A的号段只生成偶数号段,B是奇数号段。通过delta和remainder两个字段我们可以根据使用方的需求灵活设计db个数,同时也可以为使用方提供只生产类似奇数的id序列。

(3) 增加tinyid-client

使用http获取一个id,存在网络开销,是否可以本地生成id?为此我们提供了tinyid-client,我们可以向tinyid-server发送请求来获取可用号段,之后在本地构建双号段、id生成,如此id生成则变成纯本地操作,性能大大提升,因为本地有双号段缓存,则可以容忍tinyid-server一段时间的down掉,可用性也有了比较大的提升。

(4) tinyid最终架构

最终我们的架构可能是这样的

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  • tinyid提供http和tinyid-client两种方式接入
  • tinyid-server内部缓存两个号段
  • 号段基于db生成,具有原子性
  • db支持多个
  • tinyid-server内置easy-router选择db

项目地址

github地址:https://github.com/didi/tinyid

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