分表分库之二：唯一ID的生成方法

一、为什么要全局唯一？

　　我们在对数据库集群作扩容时，为了保证负载的平衡，需要在不同的Shard之间进行数据的移动， 如果主键不唯一，我们就没办法这样随意的移动数据。起初，我们考虑采用组合主键来解决这个问题。 一般会以user_id和一个自增的photo_id来作为主键，这的确能解决移动数据可能带来的主键冲突问题， 但是在多台MySQL服务器组成的水平分库场景下，每个shard都是master-master的复制方式， 以保证每个Shard一直可写。master-master复制方式必须保证在两台服务器上各自插入的数据有不同的主键， 不然当复制到另外一台时就会出现主键重复错误。如果我们保证主键全局唯一，就自然的解决了这个问题。

在分布式系统存在多个 Shard 的场景中, 同时在各个 Shard 插入数据时, 怎么给这些数据生成全局的 unique ID?

在单机系统中 (例如一个 MySQL 实例), unique ID 的生成是非常简单的, 直接利用 MySQL 自带的自增 ID 功能就可以实现.

但在一个存在多个 Shards 的分布式系统 (例如多个 MySQL 实例组成一个集群, 在这个集群中插入数据), 这个问题会变得复杂, 所生成的全局的 unique ID 要满足以下需求：

1. 保证生成的 ID 全局唯一

2. 今后数据在多个 Shards 之间迁移不会受到 ID 生成方式的限制

3. 生成的 ID 中最好能带上时间信息, 例如 ID 的前 k 位是 Timestamp, 这样能够直接通过对 ID 的前 k 位的排序来对数据按时间排序

4. 生成的 ID 最好不大于 64 bits

5. 生成 ID 的速度有要求. 例如, 在一个高吞吐量的场景中, 需要每秒生成几万个 ID (Twitter 最新的峰值到达了 143,199 Tweets/s, 也就是 10万+/秒)

6. 整个服务最好没有单点

如果没有上面这些限制, 问题会相对简单, 例如：

mysql多台机器上，可选的解决方案有：

1、使用auto_increment_increment和auto_increment_offset

这两台服务器变量可以让mysql以期望的值和偏移量来增加AUTO_INCREMENT列的值。
例如，让一台服务器生成的值为奇数，另一台服务器生成的值为偶数。将奇数那台机器的步长设置为1，将偶数台机器的步长设置为2。

2、全局节点中创建表（单点问题）

在单个MySQL数据库的应用中一般设置一个自增的字段就可以了，而在水平分库的设计当中，这种方法显然不能保证全局唯一。 那么我们可以单独建立一个库用来生成ID，在Shard中的每张表在这个ID库中都有一个对应的表，而这个对应的表只有一个字段， 这个字段是自增的。当我们需要插入新的数据，我们首先在ID库中的相应表中插入一条记录，以此得到一个新的ID， 然后将这个ID作为插入到Shard中的数据的主键。这个方法的缺点就是需要额外的插入操作，如果ID库变的很大， 性能也会随之降低。所以一定要保证ID库的数据集不要太大，一个办法是定期清理前面的记录。

如果ID库变的很大，单库的写性能是瓶颈的话，可以将increment的步长设置大点，然后在内存中分配。（缺点时，服务重启后，有些id将会丢弃，第4点有提到）

3、使用memcached的incr()函数

在memcached的API中有一个incr()函数，可以自动增长一个数字并返回结果。另外也可以使用Redis。

4、批量分配数字

应用可以从一个全局节点中请求一批数字，用完后再申请。（减轻唯一ID生成服务的压力，但会浪费一个数字，当申请的数字没有用完时）

5、使用复合值

可以使用一个复合值来做唯一ID，例如，分片号和自增数的组合。

6、使用GUID，

例如，在java中直接利用 UUID.randomUUID() 接口来生成 unique ID，可以解决不重复问题。

但UUID的缺点明显有：

1、UUID可读性差， 当然这个不是关键所在；

2、更重要的原因还是性能。UUID的生成没有顺序性，所以在写入时， 需要随机更改索引的不同位置，这就需要更多的IO操作，如果索引太大而不能存放在内存中的话就更是如此。 而UUID索引时，一个key需要32个字节(当然如果采用二进制形式存储的话可以压缩到16个字节)， 因此整个索引也会相对比较大，性能差。

7、Flickr 的做法 (http://code.flickr.net/2010/02/08/ticket-servers-distributed-unique-primary-keys-on-the-cheap/). 但他这个方案 ID 中没有带 Timestamp, 生成的 ID 不能按时间排序

如果使用全局分配器来产生唯一ID，要注意避免单点争用成为应用的性能瓶颈。

在要满足前面 6 点要求的场景中, 怎么来生成全局 unique ID 呢?

Twitter 的 Snowflake 是一种比较好的做法. 下面主要介绍 Twitter Snowflake, 以及它的变种

二, Twitter Snowflake

https://github.com/twitter/snowflake

Snowflake 生成的 unique ID 的组成 (由高位到低位):

• 41 bits: Timestamp (毫秒级)

• 10 bits: 节点 ID (datacenter ID 5 bits + worker ID 5 bits)

• 12 bits: sequence number

一共 63 bits (最高位是 0)

unique ID 生成过程:

• 10 bits 的机器号, 在 ID 分配 Worker 启动的时候, 从一个 Zookeeper 集群获取 (保证所有的 Worker 不会有重复的机器号)

• 41 bits 的 Timestamp: 每次要生成一个新 ID 的时候, 都会获取一下当前的 Timestamp, 然后分两种情况生成 sequence number:

• 如果当前的 Timestamp 和前一个已生成 ID 的 Timestamp 相同 (在同一毫秒中), 就用前一个 ID 的 sequence number + 1 作为新的 sequence number (12 bits); 如果本毫秒内的所有 ID 用完, 等到下一毫秒继续 (这个等待过程中, 不能分配出新的 ID)

• 如果当前的 Timestamp 比前一个 ID 的 Timestamp 大, 随机生成一个初始 sequence number (12 bits) 作为本毫秒内的第一个 sequence number

整个过程中, 只是在 Worker 启动的时候会对外部有依赖 (需要从 Zookeeper 获取 Worker 号), 之后就可以独立工作了, 做到了去中心化.

异常情况讨论:

• 在获取当前 Timestamp 时, 如果获取到的时间戳比前一个已生成 ID 的 Timestamp 还要小怎么办? Snowflake 的做法是继续获取当前机器的时间, 直到获取到更大的 Timestamp 才能继续工作 (在这个等待过程中, 不能分配出新的 ID)

从这个异常情况可以看出, 如果 Snowflake 所运行的那些机器时钟有大的偏差时, 整个 Snowflake 系统不能正常工作 (偏差得越多, 分配新 ID 时等待的时间越久)

从 Snowflake 的官方文档 (https://github.com/twitter/snowflake/#system-clock-dependency) 中也可以看到, 它明确要求 “You should use NTP to keep your system clock accurate”. 而且最好把 NTP 配置成不会向后调整的模式. 也就是说, NTP 纠正时间时, 不会向后回拨机器时钟.

三, Snowflake 的其他变种

Snowflake 有一些变种, 各个应用结合自己的实际场景对 Snowflake 做了一些改动. 这里主要介绍 3 种.

1. Boundary flake

http://boundary.com/blog/2012/01/12/flake-a-decentralized-k-ordered-unique-id-generator-in-erlang/

变化:

• ID 长度扩展到 128 bits:

• 最高 64 bits 时间戳;

• 然后是 48 bits 的 Worker 号 (和 Mac 地址一样长);

• 最后是 16 bits 的 Seq Number

• 由于它用 48 bits 作为 Worker ID, 和 Mac 地址的长度一样, 这样启动时不需要

  和 Zookeeper 通讯获取 Worker ID. 做到了完全的去中心化

• 基于 Erlang

它这样做的目的是用更多的 bits 实现更小的冲突概率, 这样就支持更多的 Worker 同时工作. 同时, 每毫秒能分配出更多的 ID

2. Simpleflake

http://engineering.custommade.com/simpleflake-distributed-id-generation-for-the-lazy/

Simpleflake 的思路是取消 Worker 号, 保留 41 bits 的 Timestamp, 同时把 sequence number 扩展到 22 bits;

Simpleflake 的特点:

• sequence number 完全靠随机产生 (这样也导致了生成的 ID 可能出现重复)

• 没有 Worker 号, 也就不需要和 Zookeeper 通讯, 实现了完全去中心化

• Timestamp 保持和 Snowflake 一致, 今后可以无缝升级到 Snowflake

Simpleflake 的问题就是 sequence number 完全随机生成, 会导致生成的 ID 重复的可能. 这个生成 ID 重复的概率随着每秒生成的 ID 数的增长而增长.

所以, Simpleflake 的限制就是每秒生成的 ID 不能太多 (最好小于 100次/秒, 如果大于 100次/秒的场景, Simpleflake 就不适用了, 建议切换回 Snowflake).

3. instagram 的做法

先简单介绍一下 instagram 的分布式存储方案:

• 先把每个 Table 划分为多个逻辑分片 (logic Shard), 逻辑分片的数量可以很大, 例如 2000 个逻辑分片

• 然后制定一个规则, 规定每个逻辑分片被存储到哪个数据库实例上面; 数据库实例不需要很多. 例如, 对有 2 个 PostgreSQL 实例的系统 (instagram 使用 PostgreSQL); 可以使用奇数逻辑分片存放到第一个数据库实例, 偶数逻辑分片存放到第二个数据库实例的规则

• 每个 Table 指定一个字段作为分片字段 (例如, 对用户表, 可以指定 uid 作为分片字段)

• 插入一个新的数据时, 先根据分片字段的值, 决定数据被分配到哪个逻辑分片 (logic Shard)

• 然后再根据 logic Shard 和 PostgreSQL 实例的对应关系, 确定这条数据应该被存放到哪台 PostgreSQL 实例上

instagram unique ID 的组成:

• 41 bits: Timestamp (毫秒)

• 13 bits: 每个 logic Shard 的代号 (最大支持 8 x 1024 个 logic Shards)

• 10 bits: sequence number; 每个 Shard 每毫秒最多可以生成 1024 个 ID

生成 unique ID 时, 41 bits 的 Timestamp 和 Snowflake 类似, 这里就不细说了.

主要介绍一下 13 bits 的 logic Shard 代号 和 10 bits 的 sequence number 怎么生成.

logic Shard 代号:

• 假设插入一条新的用户记录, 插入时, 根据 uid 来判断这条记录应该被插入到哪个 logic Shard 中.

• 假设当前要插入的记录会被插入到第 1341 号 logic Shard 中 (假设当前的这个 Table 一共有 2000 个 logic Shard)

• 新生成 ID 的 13 bits 段要填的就是 1341 这个数字

sequence number 利用 PostgreSQL 每个 Table 上的 auto-increment sequence 来生成:

• 如果当前表上已经有 5000 条记录, 那么这个表的下一个 auto-increment sequence 就是 5001 (直接调用 PL/PGSQL 提供的方法可以获取到)

• 然后把 这个 5001 对 1024 取模就得到了 10 bits 的 sequence number

instagram 这个方案的优势在于:

• 利用 logic Shard 号来替换 Snowflake 使用的 Worker 号, 就不需要到中心节点获取 Worker 号了. 做到了完全去中心化

• 另外一个附带的好处就是, 可以通过 ID 直接知道这条记录被存放在哪个 logic Shard 上

同时, 今后做数据迁移的时候, 也是按 logic Shard 为单位做数据迁移的, 所以这种做法也不会影响到今后的数据迁移