内容简介:CosId 通用、灵活、高性能的分布式ID生成器 更新内容(1.3.12) :tada: :tada: :tada: 重构:CosIdAnnotationSupport 增强:新增 CosIdAccessor 支持子类继承父类的@CosId注解申明 优先使用getter/setter访问器自...
CosId 通用、灵活、高性能的分布式ID生成器
更新内容(1.3.12) ???? ???? ????
- 重构:
CosIdAnnotationSupport
- 增强:新增
CosIdAccessor
- 支持子类继承父类的
@CosId
注解申明
- 优先使用
getter
/setter
访问器自动注入ID
- 变更:不再支持单实例定义多个
@CosId
注解申明
简介
CosIdAnnotationSupport
CosIdAccessor
- 支持子类继承父类的
@CosId
注解申明 - 优先使用
getter
/setter
访问器自动注入ID
@CosId
注解申明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。
快速开始
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、弹性伸缩。 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。
- 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
- 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,只需要进行追加写操作。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是非常高频的操作,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,然后再执行写入操作,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操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% 的单位操作时间小于等于 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操作的时间:马老师的身价跟你的身价能平均么?平均后的值有意义不?
- 可以使用最小每个操作的时间、最大每个操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·二分查找法,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是不同的概念。 连续性递增:F(n+1)=(F(n)+step)
即下一次获取的ID一定等于当前ID+Step
,当Step=1
时类似于这样一个序列:1->2->3->4->5
。
扩展小知识:数据库的自增主键也不是连续性递增的,相信你一定遇到过这种情况,请思考一下数据库为什么这样设计?
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-bit
timestamp
=(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-bit
machineId
=(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-bit
sequence
=(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。
- LocalMachineStateStorage:使用本地文件存储
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-bit
SnowflakeId
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
- 直接将
- 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
)
- 使用
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。
- 从设计图中不难看出Instance 1每次获取的
- 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。
- 号段分发器T1时刻给Instance 1分发了
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 。
- 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
- 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)
RedisChainIdBenchmark-Throughput
MySqlChainIdBenchmark-Throughput
SegmentChainId-每次操作耗时的百分位数(us/op)
RedisChainIdBenchmark-Percentile
MySqlChainIdBenchmark-Percentile
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。
以上所述就是小编给大家介绍的《CosId 1.3.12 发布,通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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马化腾自述-我的互联网思维
赵黎 / 石油工业出版社 / 2014-8-1 / 35
马化腾自述:我的互联网思维》讲述了些人说移动互联网就是加了“移动”两个字,互联网十几年了,移动互联网应该是个延伸。我的感受是,移动互联网远远不只是一个延伸,甚至是一个颠覆。互联网是一个开放交融、瞬息万变的大生态,企业作为互联网生态里面的物种,需要像自然界的生物一样,各个方面都具有与生态系统汇接、和谐、共生的特性。开放和分享并不是一个宣传口号,也不是一个简单的概念。开放很多时候被看作一种姿态,但是我......一起来看看 《马化腾自述-我的互联网思维》 这本书的介绍吧!