分布式ID系统设计(1)

分布式ID系统设计(1)

复制代码
在分布式服务中,需要对data和message进行唯一标识。
比如订单、支付等。然后在数据库分库分表之后也需要一个唯一id来表示。
基于DB的自增就肯定不能满足了。这个时候能够生成一个Global的唯一ID的服务就很有必要

我们姑且把它叫做id-server 。那么这么个id-server的设计和考虑需要什么

  1. 全局唯一:不能出现重复的id号 最基本要求。
  2. 趋势递增: 在innodb中使用的是聚集索引。B+Tree的pk最好是有序的
  3. 单调递增:保证下一个id一定要大于上一个id
  4. 安全:如果ID是连续的 被爬虫的可能性能就很大。有一些场景下会需要id的无序

上述 1 2 3对应三类场景。而且3和4是互斥的,不能使用同一个方案满足。

出了上述的对于id号码的要求。架构层还需要id-server可用性非常高。如果id-server瘫痪整个业务系统都是不可用的。基本就是业务瘫痪。

由上述的 总结出一个id-server 需要满足:

  1. 平均延迟和TP999延迟都要尽可能低;
  2. 高可用尽量满足99999
  3. QPS一定要高

常见方法介绍

UUID

uuid 标准包含32个16进制数字,以连字号为5段,形式8-4-4-4-12的36个字符。

Java下的UUID

· 优点:性能非常高 本地生成。没有任何网络消耗

. 缺点:

1.不容易存储。uuid太长 16字节128位 36长度字符串。很多场景不适用

2.信息不安全。毕竟里面包了mac地址 造成mac泄漏

3 id作pk的时候在某些场景下会有性能问题。比如MySQL-DB pk.无序的pk会导致数据位置频繁变动。严重影响性能。

类snowFlake方案

snowFlake 组成:

0(首位不用)-xxxxx(41位时间戳)-workerID(10位)-xxxx(12位序列号)

41位的时间可以表示(1L<<41) 大概是68年的时间 10位机器码可以表示1024机器。如果对idc划分有需求 可以划分一部分bit给idc 剩下的给workid。12个自增可以表示2的12次个ID。总的QPS应该能达到几百万

  • 优点:
    1. 毫秒数在高位 自增序列在低位。整个id都是趋势递增
    2. 不依赖数据库 以服务的方式部署 稳定性更高。生成ID的性能也高
    3. 可以根据自身业务特性分配bit位。较为灵活
  • 缺点:
    1. 强依赖机器时钟,如果机器上时钟回拨,会导致id重复或者服务不可用
相关推荐
论迹复利1 小时前
FreeRTOS 在 RISC-V 上是如何“点火“的 —— 从 main() 到第一个任务的完整链路
java·开发语言·risc-v
张宇Joaquin2 小时前
鲲鹏统一并行加速库KUPL--众核并行能力介绍
java·开发语言·网络
宸津-代码粉碎机2 小时前
AI攻防战升级!基于Spring AI构建Java应用自动免疫安全体系
java·大数据·开发语言·人工智能·python·安全·spring
2601_963749103 小时前
越华环保集团数字化污水治理:端边云采集架构与平台对接实现
java·大数据·架构
xcLeigh3 小时前
Go入门:整数类型的溢出与安全边界
java·安全·golang
源码宝4 小时前
SpringBoot+Vue2 诊所门诊管理系统,完整前后端源码,可直接部署上线
java·源码·his系统·门诊系统·程序代码·诊所系统·门诊his
yychen_java4 小时前
九:Text-to-SQL 智能数据查询与 Human-in-the-Loop 人机协作
java·人工智能·架构
东莞市云毅网络有限公司4 小时前
GEO系统源码架构拆解:矩阵分发与收录监测的工程实现
系统架构·源码·geo·矩阵分发
lhldsg5 小时前
智慧场馆解决方案小程序开发实战:从架构设计到部署指南
java·小程序·uni-app
Freak嵌入式6 小时前
Pico UART 数据收发实战:硬件配置、MicroPython 编程
java·开发语言·单片机·嵌入式硬件·生活