太赞了！滴滴开源了一套分布式ID的生成系统…

iseeyu3年前 (2024-02-21)推广131

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

http方式访问，性能取决于http server的能力，网络传输速度
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

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
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

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

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？

全局唯一的id:无论怎样都不能重复，这是最基本的要求了
高性能:基础服务尽可能耗时少，如果能够本地生成最好
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
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

滴滴开源的分布式id生成系统

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