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高可用高性能可扩展的单号生成方案

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单号定义

在进入正题之前我们先给单号下个定义, 看几个常见的单号形式。

单号是一个数字和字符组成的序列, 它要满足两个条件: 一个是唯一, 保证唯一才可以作为业务标识; 另一个是符合业务需要的规则。 例如下面三个单号:

  1. 2017030400001 这个单号由两个部分序列号日期20170304+定长5位补0数字00001。

  2. 010-6541-00001 此单号分三部分, 中间用减号连接, 第一部分为区号, 第二部分为作业单位号码, 第三部分为作业单位产生作业的序号。

  3. QJ000001 则是由字符QJ开头后面跟随数字序列的单号。

单号数字序列部分的生成

上述单号定义中的数字部分通常是一个自增的数字序列。 我们可以通过数据库的自增列、 数据库的列+1方式、 redis或者memcached的INCR指令来生成这种数字的序列。 这四种方式都可以生成序列, 但各自有各自的好处。

1. 数据库自增列的方式

是通过数据库的内部机制生成的, 在普通PC上每秒约可以生成4000个数字序列, 它的好处是每一个数字序列都会保留一条记录, 记录生成使用时间, 缺点是吞吐量一般, 会占用一定的数据库资源, 如下是一种推荐的表结构:

 CREATE TABLE `xx_code_sequence` (
 `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `generate_time` timestamp NOT NULL

default CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULTCHARSET=utf8;

 

此表有两列, id列为bigint类型的自增长字段,作为数字序列的值, generate_time时间戳字段可以记录每一个单号的生成时间。生成数字序列的方式用sql说明如下:

begin trans;

insert into `xx_code_sequence`(generate_time)values(current_timestamp);

select last_insert_id();

commit;

 

说明:

  1. 表名格式xx_code_sequence,sto_code_0分为三部分sto为ownerKey, code固定不变,0表示表的序号,可以有多个下标不同表来支持更高的并发,
    共有几个表需要在开始确认了,确认的依据是需要满足的并发请求。表的个数必须是2的n次方,例如1, 2, 4, 8,16;

  2. `id` 即序列的部分值,是通过mysql的自增特性生成的,最终的序列值是id和表序号共同组成的,假定有4个表,序号分别为0,1,2,3;
    那么序列值为 id<< 2 | table_index; 即id向左移位2位(移位几位取决于表的个数),然后和表序号求或;

  3. `generate_time` 为id生成时间,无其他含义。

不同序号的表可以建在不同的数据库上,当某个序号的表不可用时要报警,并切换到其他表上生成数字序列。

 

 

2. 数据库的列+1方式

通过对数据库的某列做+1操作, 来得到唯一的数字序列, 是通过数据库的行锁来保障唯一的, 因为涉及到行锁, 所以这种方式生成序列的单行吞吐量不会太大, 适合需要生成多种(每一种放到一行)不同数字生成需求。 如下是一种推荐的表结构:

create table `xx_rowbased_sequence` (
`owner_key` varchar(32) NOT NULL,
`current_value` bigint NOT NULL,
PRIMARY KEY (`owner_key`)
);

表中的ownerKey列为单号种类标识, current_value为+1操作列。生成序列的方式用sql说明如下 

begin trans;
UPDATE `xx_rowbased_sequence`SET current_value=current_value+1 WHERE owner_key=’order-no’;
SELECT current_value FROM `xx_rowbased_sequence` WHERE owner_key=’order-no’;
commit;

 

需要注意使用此方式生成数字序列事务隔离级别需要是RR。

 

3. 使用redis/memcached的INCR指令方式

redis/memcached本身可以保证生成数字的唯一性,和高性能。 单一redis服务器每秒可以生成约6w左右的数字序列。 但需要注意redis必须配置主从和存储, 以避免在极端情况下redis节点down机, 导致丢失序列或序列重复。

 

高可用实现

上面介绍了4种生成数字序列的方式, 但要保证高可用, 单靠一种序列生成方式还是不够的, 我们还需要一种高可用的实现。

高可用数字序列生成器内部是2的n次方个底层数字序列生成器, 每个底层序列生成器对应一个下标值, 下标值的范围为[0, 2n-1]。 在生成序列时, 轮询底层生成器, 如果正常, 则将生成结果向左移n位, 并与当前底层序列生成器下标取或得到最终序列值。 如果底层序列生成器发生异常, 则将其标记为不可用, 并轮询下一个底层序列生成器, 直到成功。

高可用实现类com.jd.coo.sa.sequence.ha.BitwiseLoadBalanceSequenceGen,其内部有x个底层SequenceGen实现,此类会轮询的调用底层SequenceGen来生成序列,如果某个底层序列生成出错,会从可用列表中移除掉,被移除掉的底层SequenceGen在过xx时间(默认为5分钟)后,可以重新加入到可用列表中。如果内部序列生成单个序列时间超时,并在最近n时间内连续超时x次,会被移动到异常列表,在异常列表中时间超过xx时间后,也会被重新放入可用列表中。

 

如果一个底层序列被标记为不可用, 过配置时间后会将其恢复到可用列表中, 自动恢复机制可以避免底层序列生成器已恢复可用, 而程序却一直不使用此底层序列生成器的情况。

高可用实现的内部结构图, 如下图所示:

其核心方法如下所示:

public long gen(String ownerKey){
long sequence=0;
int currentPartitionIndex=-1;
SequenceGen innerGen=null;
do{
long startTime=System.currentTimeMillis();
boolean hasError=false;
try{
currentPartitionIndex=getCurrentPartitionIndex(ownerKey);
LOGGER.trace("current partition index {}",currentPartitionIndex);
innerGen=innerSequences.get(currentPartitionIndex);
if(innerGen==SkipSequence.INSTANCE){
LOGGER.warn("current partition index {} is skipped",currentPartitionIndex);
if(availablePartitionIndices.contains(currentPartitionIndex)){
LOGGER.warn("current partition index {} is skipped, remove it",currentPartitionIndex);
availablePartitionIndices.remove(Integer.valueOf(currentPartitionIndex));
}

continue;
}

HighAvailablePartitionHolder.setPartition(currentPartitionIndex);
sequence=innerGen.gen(ownerKey);
onGenNewId(ownerKey,currentPartitionIndex,sequence);
LOGGER.trace("genNewId {} with inner {}",sequence,currentPartitionIndex);
break;
}catch(SequenceOutOfRangeException ex){
LOGGER.error("gen error SequenceOutOfRangeException index {} total available {}",
currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
hasError=true;

LOGGER.error("set {} to SKIP",currentPartitionIndex);
this.innerSequences.set(currentPartitionIndex,SkipSequence.INSTANCE);
onError(ownerKey,currentPartitionIndex,innerGen,ex);
LOGGER.error("after onError total available {}/{}",currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());

}catch(Exception ex){
LOGGER.error("gen error index {} total available {}",currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
LOGGER.error("gen error ",ex);
hasError=true;
onError(ownerKey,currentPartitionIndex,innerGen,ex);
LOGGER.error("after onError total available {}/{}",currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
}finally{
long usedTime=System.currentTimeMillis()-startTime;
boolean isTimeout=usedTime>timeoutThresholdInMilliseconds;
if(!hasError&&isTimeout){
onTimeout(currentPartitionIndex,innerGen,usedTime);
}
LOGGER.trace("gen usedTime {}",usedTime);
}
}while(true);
return sequence;
}

 

使用时配置bean使用即可, 如下spring bean xml配置:

<bean id="highAvailableSequenceGen" class="com.jd.coo.sa.sequence.ha.BitwiseLoadBalanceSequenceGen">
<!-- 指定高可用序列底层序列生成序列后向左移位位数-->
   <constructor-arg index="0" value="2"/>
<!-- 指定底层序列 -->
   <constructor-arg index="1">
<map>
<!-- key 为底层序列生成值左移位后或的下标-->
       <entry key="0">
<bean class="com.jd.coo.sa.sequence.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceA"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
<entry key="1">
<bean class="com.jd.coo.sa.sequence.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceB"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
<entry key="2">
<bean class="com.jd.coo.sa.sequence.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceA"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
<entry key="3">
<bean class="com.jd.coo.sa.sequence.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceB"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
</map>
</constructor-arg>
<!-- 将timeout判断的阈值设置为一个很大的值, 避免timeout应用error的情况发生-->
  <property name="timeoutThresholdInMilliseconds" value="200"/>
<!-- 超时多少次后会移出可用列表 -->
  <property name="timeoutEventCountThreshold" value="3"/>
<!-- 计算超时异常的时间周期, 以秒为单位 -->
  <property name="timeoutTimeThresholdInSeconds" value="60" />
<!-- 移到不可用队列多长时间后会被重新放入可用队列 -->
  <property name="onErrorRescueThresholdInSeconds" value="2000"/>
</bean>

 

高性能实现

单号生成只是业务操作的第一个步骤, 业务操作往往是复杂耗时的, 我们必须保证单号生成的性能, 使其几乎不会影响业务时间。

上述介绍的四种序列生成方式都是跨网络通过中间件获得的序列号,要进一步优化其性能,我们需要将序列放在离CPU更近的地方――内存中。我们使用如下两种方式将数字序列放到CPU更近的地方:

  1. 将内部序列值向左移位n位, 然后序列的最右n位在内存生成,一次生成2的n次方个数字序列, 然后放在内存队列中;

  2. 异步提前生成:实时计算序列号方法被调用的速度, 然后在异步线程(池)中生成最近x ms需要的序列,放入内存队列中备用

这两种方式并不一定都需要,  置放入内存队列中的数字序列越多,重启时丢失的也会越多。

其内部结构图示如下:

高性能序列使用的bean配置如下:

<bean class="com.jd.coo.sa.sequence.QueuedSequenceGen" id="queuedSequenceGen" init-method="start" destroy-method="stop">
<!-- 指定内部序列, 通常是一个高可用的内部序列-->
   <constructor-arg index="0" ref="haSequenceGen" />
<!-- 指定内存中生成的bit位数-->
   <property name="memoryBitLength" value="3"/>
<!--异步生成配置-->
   <property name="enableAsync" value="true"/>
<property name="asyncTask">
<bean class="com.jd.coo.sa.sequence.QueuedSequenceGen$AsyncTask">
<constructor-arg index="0" ref="queuedSequenceGen"/>
<property name="loopSleepInterval" value="20"/>
<property name="reserveTimeInMilliseconds" value="10"/>
</bean>
</property>
<!--结束异步配置-->
</bean>

通过设定memoryBitLength,指定序列的最右的memoryBitLength位在内存中生成以提高生成的效率。 需要注意memoryBitLength值越大则在内存中的序列条数越多, 性能越高, 如果发生重启时丢失的序列也会越多, 要根据情况来设置。 支持异步生成序列值, 异步生成的速度会根据序列值消费速度自适应。

关于可扩展性

单号规则多种多样, 不能每增加一种规则就增加一个需求, 我们需要相对灵活的扩展性。 上述介绍了多种单号数字序列的生成方式, 和数字序列生成的高可用和高性能实现, 他们都实现了同一个接口:

/**
* 根据序列业务类型生成新序列的接口
*
* 生成序列是大致递增的
*
* Created by zhaoyukai on 2016/8/8.
*/
public interface SequenceGen {
/**
    * 生成序列
    * @param ownerKey 序列业务key
    * @return 新序列值
    */
   long gen(String ownerKey);
}

 

有了这个统一的数字序列生成接口, 我们可以扩展多种不同的数字序列生成方式。 或者实现不同的高可用、高性能机制。

另外在本文的开头我们介绍了多种不同的单号生成规则, 要灵活满足这些不同的规则, 我们使用表达式来表达单号的组合规则, 通过将表达式解析成不同的Expression来实现不同单号部分的生成。 下面我们看一个单号表达式的示例, 如下是一个spring bean配置:

<!-- 单号生成bean, 在应用中注入此bean生成单号 -->
<bean class="com.jd.coo.sa.sn.SmartSNGen" name="snGen">
<!-- 序列号的表达式, 见下面说明 -->
   <constructor-arg value="@{ownerKey, value=SN}-@{bean, ref=sequence}-@{com.jd.coo.sa.sn.expression.CheckSumExpression}"/>
<!-- 表达式解析器 -->
   <property name="interpreter">
<!-- 单号生成器的表达式解释器, 固定为SmartInterpreter-->
       <bean class="com.jd.coo.sa.sn.expression.SmartInterpreter" name="smartInterpreter"/>
</property>
</bean>

SmartSNGen类负责根据表达式生成不同规则的单号,其构造函数第一个参数值:

@{ownerKey, value=SN}-@{bean, ref=sequence}-@{com.jd.coo.sa.sn.expression.CheckSumExpression}  即为表达式, 该表达式分为五个部分:

  • @{ownerKey, value=SN} 在表达式生成的上下文中写入key为ownerKey值为SN的参数

  • “-“ 表示静态表达式“-”

  • @{bean, ref=sequence} 指定引用id为sequence的spring bean来生成表达式的一部分

  • “-“表示静态表达式”-“

  • @{com.jd.coo.sa.sn.expression.CheckSumExpression} 表示要创建指定类com.jd.coo.sa.sn.expression.CheckSumExpression的实例来生成表达式的一部分

该bean的interpreter属性指定了表达式的解释器,该解释器会将表达式值转换为实现了Expression接口的对象,通过该对象可以计算出单号的值。

表达式解释器查找表达式中的“@{”和“}”对,将其内部的表达式解析为动态表达式,将其他部分的表达式解析为静态表达式。动态表达式分为三种类型:

  1. spring配置文件中的bean引用表达式

  2.  指定上下文参数的表达式

  3. 指定自定义类型的表达式

第3种表达式留出任意扩展自定义表达式的扩展点。

Expression接口定义如下:

import com.jd.coo.sa.sn.GenContext;

/**
* SmartSNGen表达式接口
*
* Created by zhaoyukai on 2016/10/18.
*/
public interface Expression {
/**
    * 计算表达式的值
    * @param context 表达式计算上下文, 表达式可以根据需要将计算中间值存储到上下文中, 以便在表达式之间共享数据
    * @return 表达式计算值
    */
   Object eval(GenContext context);

/**
    * 计算优先级, 优先级越高越先执行, 如果表达式需要依赖其他表达式的值, 则要在依赖表达式计算之后执行
    * @return 执行顺序
    */
   ExecuteOrder executeOrder();

/**
    * 该表达式的最大字符串长度值
    *
    * @return 最大长度值
    */
   int maxLength();
}

通过实现此接口即可实现任何自定义的单号生成逻辑。如下是自定义的单号校验位生成表达式示例:

public class CheckSumExpressionimplements Expression {
public Object eval(GenContext context) {
Long newId = (Long) context.get("sequence");
if (newId == null) {
throw newRuntimeException("sequence can not be null when calculate checksum");
}
return newId * 9 % 31 % 10;
}
public ExecuteOrder executeOrder() {
return ExecuteOrder.AfterNormal;
}
public int maxLength() {
return 1;
}
}

 

总结

本文提到了多种单号数字序列生成方式,还介绍了高可用、高性能以及扩展性的实现方式。

 

  1. 要根据场景, 并发量, 单号类型数量选择数字序列生成方式;

  2. 不要裸奔, 要使用高可用+高性能序列生成器, 保证单号生成方式的可用性和性能;

  3. 底层序列要从物理上做隔离, 否则出现硬件故障高可用机制也会时效;

  4. 使用了多个底层序列生成方式时生成的序列是大致自增, 不能保证完全自增, 这是设计使然, 如果要保证完全自增, 则会出现单点, 在完全自增和单点的选择上, 我们选择了大致自增+非单点;

  5. 高性能序列生成的性能可以通过调节其memoryBitLength属性来提高, 但要根据业务实际情况来做选择,memoryBitLength属性值越高在内存生成的序列数越多,性能越高, 但在进程停止时丢失的序列也会越多。

 

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