分布式ID生成器（CosId）的设计与实现

分布式ID生成器（CosId）的设计与实现 分布式ID生成器（CosId）设计与实现 CosId 简介

CosId 旨在提供通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器。

目前提供了俩类 ID 生成器：

• SnowflakeId : 单机 TPS 性能：409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 、机器号分配问题 并且提供更加友好、灵活的使用体验。
  

  
  

• SegmentId: 每次获取一段 (Step) ID，来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能。
  

  
  

  • IdSegmentDistributor: 号段分发器（号段存储器）
    • RedisIdSegmentDistributor: 基于 Redis 的号段分发器。
      

      
      

    • JdbcIdSegmentDistributor: 基于 Jdbc 的号段分发器，支持各种关系型数据库。
      

      
      

  • SegmentChainId(推荐):SegmentChainId (lock-free) 是对 SegmentId 的增强。
    

    
    

    性能可达到近似 AtomicLong 的 TPS 性能:12743W+/s JMH 基准测试 。
    

    
    

    • PrefetchWorker 维护安全距离(safeDistance), 并且支持基于饥饿状态的动态safeDistance扩容/收缩。
      

      
      

背景（为什么需要分布式ID）

在软件系统演进过程中，随着业务规模的增长，我们需要进行集群化部署来分摊计算、存储压力，应用服务我们可以很轻松做到无状态、d性伸缩。

但是仅仅增加服务副本数就够了吗？显然不够，因为性能瓶颈往往是在数据库层面，那么这个时候我们就需要考虑如何进行数据库的扩容、伸缩、集群化，通常使用分库、分表的方式来处理。

那么我如何分片(水平分片，当然还有垂直分片不过不是本文需要讨论的内容)呢，分片得前提是我们得先有一个ID，然后才能根据分片算法来分片。

（比如比较简单常用的ID取模分片算法，这个跟Hash算法的概念类似，我们得先有key才能进行Hash取得插入槽位。

）

当然还有很多分布式场景需要分布式ID，这里不再一一列举。

分布式ID方案的核心指标

• 全局（相同业务）唯一性：唯一性保证是ID的必要条件，假设ID不唯一就会产生主键冲突，这点很容易可以理解。
  

  
  

  • 通常所说的全局唯一性并不是指所有业务服务都要唯一，而是相同业务服务不同部署副本唯一。
    

    
    

    
    
    比如 Order 服务的多个部署副本在生成t_order这张表的Id时是要求全局唯一的。
    

    
    

    至于t_order_item生成的ID与t_order是否唯一，并不影响唯一性约束，也不会产生什么副作用。
    

    
    

    
    
    不同业务模块间也是同理。
    

    
    

    即唯一性主要解决的是ID冲突问题。
    

    
    

• 有序性：有序性保证是面向查询的数据结构算法（除了Hash算法）所必须的，是二分查找法(分而治之)的前提。
  

  
  

  • MySq-InnoDB B+树是使用最为广泛的，假设 Id 是无序的，B+ 树 为了维护 ID 的有序性，就会频繁的在索引的中间位置插入而挪动后面节点的位置，甚至导致频繁的页分裂，这对于性能的影响是极大的。
    

    
    

    那么如果我们能够保证ID的有序性这种情况就完全不同了，只需要进行追加写 *** 作。
    

    
    

    所以 ID 的有序性是非常重要的，也是ID设计不可避免的特性。
    

    
    

• 吞吐量/性能(ops/time)：即单位时间（每秒）能产生的ID数量。
  

  
  

  生成ID是非常高频的 *** 作，也是最为基本的。
  

  
  

  假设ID生成的性能缓慢，那么不管怎么进行系统优化也无法获得更好的性能。
  

  
  

  • 一般我们会首先生成ID，然后再执行写入 *** 作，假设ID生成缓慢，那么整体性能上限就会受到限制，这一点应该不难理解。
    

    
    

• 稳定性(time/op)：稳定性指标一般可以采用每个 *** 作的时间进行百分位采样来分析，比如 CosId 百分位采样 P9999=0.208 us/op，即 0% ~ 99.99% 的单位 *** 作时间小于等于 0.208 us/op。
  

  
  

  • 百分位数 WIKI ：统计学术语，若将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分点，则某百分点所对应数据的值，就称为这百分点的百分位数，以Pk表示第k百分位数。
    

    
    

    百分位数是用来比较个体在群体中的相对地位量数。
    

    
    

  • 为什么不用平均每个 *** 作的时间：马老师的身价跟你的身价能平均么？平均后的值有意义不？
  • 可以使用最小每个 *** 作的时间、最大每个 *** 作的时间作为参考吗？因为最小、最大值只说明了零界点的情况，虽说可以作为稳定性的参考，但依然不够全面。
    

    
    

    而且百分位数已经覆盖了这俩个指标。
    

    
    

• 自治性（依赖）：主要是指对外部环境有无依赖，比如号段模式会强依赖第三方存储中间件来获取NexMaxId。
  

  
  

  自治性还会对可用性造成影响。
  

  
  

• 可用性：分布式ID的可用性主要会受到自治性影响，比如SnowflakeId会受到时钟回拨影响，导致处于短暂时间的不可用状态。
  

  
  

  而号段模式会受到第三方发号器（NexMaxId）的可用性影响。
  

  
  

  • 可用性 WIKI：在一个给定的时间间隔内，对于一个功能个体来讲，总的可用时间所占的比例。
    

    
    

  • MTBF：平均故障间隔
  • MDT：平均修复/恢复时间
  • Availability=MTBF/(MTBF+MDT)
  • 假设MTBF为1年，MDT为1小时，即Availability=(365*24)/(365*24+1)=0.999885857778792≈99.99%，也就是我们通常所说对可用性4个9。
    

    
    

• 适应性：是指在面对外部环境变化的自适应能力，这里我们主要说的是面对流量突发时动态伸缩分布式ID的性能，
  • SegmentChainId可以基于饥饿状态进行安全距离的动态伸缩。
    

    
    

  • SnowflakeId常规位分配方案性能恒定409.6W，虽然可以通过调整位分配方案来获得不同的TPS性能，但是位分配方法的变更是破坏性的，一般根据业务场景确定位分配方案后不再变更。
    

    
    

• 存储空间：还是用MySq-InnoDB B+树来举例，普通索引（二级索引）会存储主键值，主键越大占用的内存缓存、磁盘空间也会越大。
  

  
  

  Page页存储的数据越少，磁盘IO访问的次数会增加。
  

  
  

  总之在满足业务需求的情况下，尽可能小的存储空间占用在绝大多数场景下都是好的设计原则。
  

  
  

不同分布式ID方案核心指标对比 分布式ID 全局唯一性 有序性 吞吐量 稳定性（1s=1000,000us） 自治性 可用性 适应性 存储空间 UUID/GUID 是 完全无序 3078638(ops/s) P9999=0.325(us/op) 完全自治 100% 否 128-bit SnowflakeId 是 本地单调递增，全局趋势递增(受全局时钟影响) 4096000(ops/s) P9999=0.244(us/op) 依赖时钟 时钟回拨会导致短暂不可用 否 64-bit SegmentId 是 本地单调递增，全局趋势递增(受Step影响) 29506073(ops/s) P9999=46.624(us/op) 依赖第三方号段分发器 受号段分发器可用性影响 否 64-bit SegmentChainId 是 本地单调递增，全局趋势递增(受Step、安全距离影响) 127439148(ops/s) P9999=0.208(us/op) 依赖第三方号段分发器 受号段分发器可用性影响，但因安全距离存在，预留ID段，所以高于SegmentId 是 64-bit 有序性(要想分而治之·分查找法，必须要维护我)

刚刚我们已经讨论了ID有序性的重要性，所以我们设计ID算法时应该尽可能地让ID是单调递增的，比如像表的自增主键那样。

但是很遗憾，因全局时钟、性能等分布式系统问题，我们通常只能选择局部单调递增、全局趋势递增的组合（就像我们在分布式系统中不得不的选择最终一致性那样）以获得多方面的权衡。

下面我们来看一下什么是单调递增与趋势递增。

有序性之单调递增

单调递增：T表示全局绝对时点，假设有Tn+1>Tn（绝对时间总是往前进的，这里不考虑相对论、时间机器等），那么必然有F(Tn+1)>F(Tn)，数据库自增主键就属于这一类。

另外需要特别说明的是单调递增跟连续性递增（F(n+1)=F(n)+step）是不同的概念。

有序性之趋势递增

趋势递增：Tn>Tn-s，那么大概率有F(Tn)>F(Tn-s)。

虽然在一段时间间隔内有乱序，但是整体趋势是递增。

从上图上看，是有上升趋势的（趋势线）。

• 在SnowflakeId中n-s受到全局时钟同步影响。
  

  
  

• 在号段模式(SegmentId)中n-s受到号段可用区间(Step)影响。
  

  
  

分布式ID分配方案 UUID/GUID

• 不依赖任何第三方中间件
• 性能高
• 完全无序
• 空间占用大，需要占用128位存储空间。
  

  
  

UUID最大的缺陷是随机的、无序的，当用于主键时会导致数据库的主键索引效率低下（为了维护索引树，频繁的索引中间位置插入数据，而不是追加写）。

这也是UUID不适用于数据库主键的最为重要的原因。

SnowflakeId

SnowflakeId使用Long（64-bit）位分区来生成ID的一种分布式ID算法。

通用的位分配方案为：timestamp(41-bit)+machineId(10-bit)+sequence(12-bit)=63-bit。

• 41-bittimestamp=(1L<<41)/(1000/3600/365)，约可以存储69年的时间戳，即可以使用的绝对时间为EPOCH+69年，一般我们需要自定义EPOCH为产品开发时间，另外还可以通过压缩其他区域的分配位数，来增加时间戳位数来延长可用时间。
  

  
  

• 10-bitmachineId=(1L<<10)=1024，即相同业务可以部署1024个副本(在Kubernetes概念里没有主从副本之分，这里直接沿用Kubernetes的定义)。
  

  
  

  一般情况下没有必要使用这么多位，所以会根据部署规模需要重新定义。
  

  
  

• 12-bitsequence=(1L<<12)*1000=4096000，即单机每秒可生成约409W的ID，全局同业务集群可产生4096000*1024=419430W=41.9亿(TPS)。
  

  
  

从 SnowflakeId 设计上可以看出:

• timestamp在高位，单实例SnowflakeId是会保证时钟总是向前的（校验本机时钟回拨），所以是本机单调递增的。
  

  
  

  受全局时钟同步/时钟回拨影响SnowflakeId是全局趋势递增的。
  

  
  

• SnowflakeId不对任何第三方中间件有强依赖关系，并且性能也非常高。
  

  
  

• 位分配方案可以按照业务系统需要灵活配置，来达到最优使用效果。
  

  
  

• 强依赖本机时钟，潜在的时钟回拨问题会导致ID重复、处于短暂的不可用状态。
  

  
  

• machineId需要手动设置，实际部署时如果采用手动分配machineId，会非常低效。
  

  
  

SnowflakeId之机器号分配问题

在SnowflakeId中根据业务设计的位分配方案确定了基本上就不再有变更了，也很少需要维护。

但是machineId总是需要配置的，而且集群中是不能重复的，否则分区原则就会被破坏而导致ID唯一性原则破坏，当集群规模较大时machineId的维护工作是非常繁琐，低效的。

有一点需要特别说明的，SnowflakeId的MachineId是逻辑上的概念，而不是物理概念。

想象一下假设MachineId是物理上的，那么意味着一台机器拥有只能拥有一个MachineId，那会产生什么问题呢？

目前 CosId 提供了以下三种 MachineId 分配器。

• ManualMachineIdDistributor: 手动配置machineId，一般只有在集群规模非常小的时候才有可能使用，不推荐。
  

  
  

• StatefulSetMachineIdDistributor: 使用Kubernetes的StatefulSet提供的稳定的标识ID（HOSTNAME=service-01）作为机器号。
  

  
  

• RedisMachineIdDistributor: 使用Redis作为机器号的分发存储，同时还会存储MachineId的上一次时间戳，用于启动时时钟回拨的检查。
  

  
  

SnowflakeId之时钟回拨问题

时钟回拨的致命问题是会导致ID重复、冲突（这一点不难理解），ID重复显然是不能被容忍的。

在SnowflakeId算法中，按照MachineId分区ID，我们不难理解的是不同MachineId是不可能产生相同ID的。

所以我们解决的时钟回拨问题是指当前MachineId的时钟回拨问题，而不是所有集群节点的时钟回拨问题。

MachineId时钟回拨问题大体可以分为俩种情况：

• 运行时时钟回拨：即在运行时获取的当前时间戳比上一次获取的时间戳小。
  

  
  

  这个场景的时钟回拨是很容易处理的，一般SnowflakeId代码实现时都会存储lastTimestamp用于运行时时钟回拨的检查，并抛出时钟回拨异常。
  

  
  

  • 时钟回拨时直接抛出异常是不太好地实践，因为下游使用方几乎没有其他处理方案（噢，我还能怎么办呢，等吧），时钟同步是唯一的选择，当只有一种选择时就不要再让用户选择了。
    

    
    

  • ClockSyncSnowflakeId是SnowflakeId的包装器，当发生时钟回拨时会使用ClockBackwardsSynchronizer主动等待时钟同步来重新生成ID，提供更加友好的使用体验。
    

    
    

• 启动时时钟回拨：即在启动服务实例时获取的当前时钟比上次关闭服务时小。
  

  
  

  此时的lastTimestamp是无法存储在进程内存中的。
  

  
  

  当获取的外部存储的机器状态大于当前时钟时钟时，会使用ClockBackwardsSynchronizer主动同步时钟。
  

  
  

  • LocalMachineStateStorage：使用本地文件存储MachineState(机器号、最近一次时间戳)。
    

    
    

    因为使用的是本地文件所以只有当实例的部署环境是稳定的，LocalMachineStateStorage才适用。
    

    
    

  • RedisMachineIdDistributor：将MachineState存储在Redis分布式缓存中，这样可以保证总是可以获取到上次服务实例停机时机器状态。
    

    
    

SnowflakeId之JavaScript数值溢出问题

JavaScript的Number.MAX_SAFE_INTEGER只有53-bit，如果直接将63位的SnowflakeId返回给前端，那么会产生值溢出的情况（所以这里我们应该知道后端传给前端的long值溢出问题，迟早会出现，只不过SnowflakeId出现得更快而已）。

很显然溢出是不能被接受的，一般可以使用以下俩种处理方案：

• 将生成的63-bitSnowflakeId转换为String类型。
  

  
  

  • 直接将long转换成String。
    

    
    

  • 使用SnowflakeFriendlyId将SnowflakeId转换成比较友好的字符串表示：{timestamp}-{machineId}-{sequence} -> 20210623131730192-1-0
• 自定义SnowflakeId位分配来缩短SnowflakeId的位数（53-bit）使 ID 提供给前端时不溢出
  • 使用SafeJavaScriptSnowflakeId(JavaScript 安全的 SnowflakeId)

号段模式（SegmentId）

从上面的设计图中，不难看出号段模式基本设计思路是通过每次获取一定长度（Step）的可用ID（Id段/号段），来降低网络IO请求次数，提升性能。

• 强依赖第三方号段分发器，可用性受到第三方分发器影响。
  

  
  

• 每次号段用完时获取NextMaxId需要进行网络IO请求，此时的性能会比较低。
  

  
  

• 单实例ID单调递增，全局趋势递增。
  

  
  

  • 从设计图中不难看出Instance 1每次获取的NextMaxId，一定比上一次大，意味着下一次的号段一定比上一次大，所以从单实例上来看是单调递增的。
    

    
    

  • 多实例各自持有的不同的号段，意味着同一时刻不同实例生成的ID是乱序的，但是整体趋势的递增的，所以全局趋势递增。
    

    
    

• ID乱序程度受到Step长度以及集群规模影响（从趋势递增图中不难看出）。
  

  
  

  • 假设集群中只有一个实例时号段模式就是单调递增的。
    

    
    

  • Step越小，乱序程度越小。
    

    
    

    当Step=1时，将无限接近单调递增。
    

    
    

    需要注意的是这里是无限接近而非等于单调递增，具体原因你可以思考一下这样一个场景：

    • 号段分发器T1时刻给Instance 1分发了ID=1,T2时刻给Instance 2分发了ID=2。
      

      
      

      因为机器性能、网络等原因，Instance 2网络IO写请求先于Instance 1到达。
      

      
      

      那么这个时候对于数据库来说，ID依然是乱序的。
      

      
      

号段链模式（SegmentChainId）

SegmentChainId是SegmentId增强版，相比于SegmentId有以下优势：

• 稳定性：SegmentId的稳定性问题（P9999=46.624(us/op)）主要是因为号段用完之后同步进行NextMaxId的获取导致的（会产生网络IO）。
  

  
  

  • SegmentChainId （P9999=0.208(us/op)）引入了新的角色PrefetchWorker用以维护和保证安全距离，理想情况下使得获取ID的线程几乎完全不需要进行同步的等待NextMaxId获取，性能可达到近似 AtomicLong 的 TPS 性能:12743W+/s JMH 基准测试 。
    

    
    

• 适应性：从SegmentId介绍中我们知道了影响ID乱序的因素有俩个：集群规模、Step大小。
  

  
  

  集群规模是我们不能控制的，但是Step是可以调节的。
  

  
  

  • Step应该近可能小才能使得ID单调递增的可能性增大。
    

    
    

  • Step太小会影响吞吐量，那么我们如何合理设置Step呢？答案是我们无法准确预估所有时点的吞吐量需求，那么最好的办法是吞吐量需求高时，Step自动增大，吞吐量低时Step自动收缩。
    

    
    

  • SegmentChainId引入了饥饿状态的概念，PrefetchWorker会根据饥饿状态检测当前安全距离是否需要膨胀或者收缩，以便获得吞吐量与有序性之间的权衡，这便是SegmentChainId的自适应性。
    

    
    

SegmentChainId-吞吐量 (ops/s)

SegmentChainId-每次 *** 作耗时的百分位数

基准测试报告运行环境说明

• 基准测试运行环境：笔记本开发机(MacBook-Pro-(M1))
• 所有基准测试都在开发笔记本上执行。