简介: 分布式系统中最关键的一个问题,ID生成,本文,一篇带你掌握
主键(主关键字,primary key)是一组数据的唯一标识的关键字。一个表只有一个主关键字。主关键字又可以称为主键。 主键可以由一个字段,也可以由多个字段组成,分别称为单字段主键或多字段主键。又称主码。并且它可以唯一确定表中的一行数据,或者可以唯一确定一个实体。
作用
1)保证实体的完整性;
2)加快数据库的操作速度;
3)主键值不允许该值与其他记录的主键值重复;
遵循原则
建立主键应该遵循的原则
1. 主键应当是对用户没有意义的。如果用户看到了一个表示多对多关系的连接表中的数据,并抱怨它没有什么用处,那就证明它的主键设计地很好。
2. 永远也不要更新主键。实际上,因为主键除了唯一地标识一行之外,再没有其他的用途了,所以也就没有理由去对它更新。如果主键需要更新,则说明主键应对用户无意义的原则被违反了。
注:这项原则对于那些经常需要在数据转换或多数据库合并时进行数据整理的数据并不适用。
3. 主键不应包含动态变化的数据,如时间戳、创建时间列、修改时间列等。
4. 主键应当由计算机自动生成。如果由人来对主键的创建进行干预,就会使它带有除了唯一标识一行以外的意义。一旦越过这个界限,就可能产生人为修改主键的动机,这样,这种系统用来链接记录行、管理记录行的关键手段就会落入不了解数据库设计的人的手中。
系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多,适应不同的场景、需求以及性能要求。所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略。下面就介绍一些常见的ID生成策略。
优点:
1)简单,代码方便,性能可以接受。
2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点:
1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。
2)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。
3)在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展。
4)如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。
5)分表分库的时候会有麻烦。
优化方案:
1)针对主库单点,如果有多个Master库,则每个Master库设置的起始数字不一样,步长一样,可以是Master的个数。比如:Master1 生成的是 1,4,7,10,Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。这样就可以有效生成集群中的唯一ID,也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。
优点:
1)简单,代码方便。
2)生成ID性能非常好,基本不会有性能问题。
3)全球唯一,在遇见数据迁移,系统数据合并,或者数据库变更等情况下,可以从容应对。
缺点:
1)没有排序,无法保证趋势递增。
2)UUID往往是使用字符串存储,查询的效率比较低。
3)存储空间比较大,如果是海量数据库,就需要考虑存储量的问题。
4)传输数据量大
5)不可读。
///
/// 根据GUID获取唯一数字序列
///
public static long GuidToInt64()
{
byte[] bytes = Guid.NewGuid().ToByteArray();
return BitConverter.ToInt64(bytes, 0);
}
2)为了解决UUID无序的问题,NHibernate在其主键生成方式中提供了Comb算法(combined guid/timestamp)。保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)。
///
/// Generate a new using the comb algorithm.
///
private Guid GenerateComb()
{
byte[] guidArray = Guid.NewGuid().ToByteArray();
DateTime baseDate = new DateTime(1900, 1, 1);
DateTime now = DateTime.Now;
// Get the days and milliseconds which will be used to build
//the byte string
TimeSpan days = new TimeSpan(now.Ticks - baseDate.Ticks);
TimeSpan msecs = now.TimeOfDay;
// Convert to a byte array
// Note that SQL Server is accurate to 1/300th of a
// millisecond so we divide by 3.333333
byte[] daysArray = BitConverter.GetBytes(days.Days);
byte[] msecsArray = BitConverter.GetBytes((long)
(msecs.TotalMilliseconds / 3.333333));
// Reverse the bytes to match SQL Servers ordering
Array.Reverse(daysArray);
Array.Reverse(msecsArray);
// Copy the bytes into the guid
Array.Copy(daysArray, daysArray.Length - 2, guidArray,
guidArray.Length - 6, 2);
Array.Copy(msecsArray, msecsArray.Length - 4, guidArray,
guidArray.Length - 4, 4);
return new Guid(guidArray);
}
用上面的算法测试一下,得到如下的结果:作为比较,前面3个是使用COMB算法得出的结果,最后12个字符串是时间序(统一毫秒生成的3个UUID),过段时间如果再次生成,则12个字符串会比图示的要大。后面3个是直接生成的GUID。
如果想把时间序放在前面,可以生成后改变12个字符串的位置,也可以修改算法类的最后两个Array.Copy。
可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台Redis。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5,然后步长都是5。各个Redis生成的ID为:
A:1,6,11,16,21
B:2,7,12,17,22
C:3,8,13,18,23
D:4,9,14,19,24
E:5,10,15,20,25
这个,随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。但是3-5台服务器基本能够满足器上,都可以获得不同的ID。但是步长和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式单点故障的问题。
另外,比较适合使用Redis来生成每天从0开始的流水号。比如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在Redis中生成一个Key,使用INCR进行累加。
优点:
1)不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。
2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点:
1)如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度。
2)需要编码和配置的工作量比较大。
C#代码如下:
///
/// From: https://github.com/twitter/snowflake
/// An object that generates IDs.
/// This is broken into a separate class in case
/// we ever want to support multiple worker threads
/// per process
/// </summary>
public class IdWorker
{
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence = 0L;
private static long twepoch = 1288834974657L;
private static long workerIdBits = 5L;
private static long datacenterIdBits = 5L;
private static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << (int)workerIdBits);
private static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << (int)datacenterIdBits);
private static long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << (int)sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
private static object syncRoot = new object();
public IdWorker(long workerId, long datacenterId)
{
// sanity check for workerId
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0)
{
throw new ArgumentException(string.Format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0)
{
throw new ArgumentException(string.Format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
public long nextId()
{
lock (syncRoot)
{
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp)
{
throw new ApplicationException(string.Format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp)
{
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0)
{
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
else
{
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - twepoch) << (int)timestampLeftShift) | (datacenterId << (int)datacenterIdShift) | (workerId << (int)workerIdShift) | sequence;
}
}
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp)
{
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp)
{
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
protected long timeGen()
{
return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;
}
}
测试代码如下:
private static void TestIdWorker()
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