Go语言分布式id生成器
在插入数据库之前,我们需要给这些消息、订单先打上一个 ID,然后再插⼊到我们的数据库。对这个 id 的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进⾏排序。
Twitter 的 snowflake 算法是这种场景下的一个典型解法。先来看看 snowflake 是怎么回事,如下图所示:
图:snowflake 中的比特位分布
⾸先确定我们的数值是 64 位,int64 类型,被划分为四部分,不含开头的第一个 bit,因为这个 bit 是符号位。用 41 位来表示收到请求时的时间戳,单位为毫秒,然后五位来表示数据中心的 id,然后再五位来表示机器的实例 id,最后是 12 位的循环自增 id(到达 1111,1111,1111 后会归 0)。
这样的机制可以⽀持我们在同一台机器上,同一毫秒内产⽣ 2 ^ 12 = 4096 条消息。一秒共 409.6 万条消息。从值域上来讲完全够⽤了。
数据中心加上实例 id 共有 10 位,可以⽀持我们每数据中心部署 32 台机器,所有数据中心共 1024 台实例。
表示 timestamp 的 41 位,可以⽀持我们使用 69 年。当然,我们的时间毫秒计数不会真的从 1970 年开始记,那样我们的系统跑到 2039/9/7 23:47:35 就不能用了,所以这里的 timestamp 实际上只是相对于某个时间的增量,比如我们的系统上线是 2018-08-01,那么我们可以把这个 timestamp 当作是从 2018-08-01 00:00:00.000 的偏移量。
worker_id 分配
timestamp,datacenter_id,worker_id 和 sequence_id 这四个字段中,timestamp 和 sequence_id 是由程序在运⾏期⽣成的。但 datacenter_id 和 worker_id 需要我们在部署阶段就能够获取得到,并且一旦程序启动之后,就是不可更改的了(想想,如果可以随意更改,可能被不慎修改,造成最终生成的 id 有冲突)。一般不同数据中⼼的机器,会提供对应的获取数据中心 id 的 API,所以 datacenter_id 我们可以在部署阶段轻松地获取到。而 worker_id 是我们逻辑上给机器分配的一个 id,这个要怎么办呢?比较简单的想法是由能够提供这种自增 id 功能的工具来支持,比如 MySQL:
mysql> insert into a (ip) values("10.1.2.101");
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> select last_insert_id();
+------------------+
| last_insert_id() |
+------------------+
| 2 |
+------------------+
1 row in set (0.00 sec)
当然,使用 MySQL 相当于给我们简单的 id 生成服务增加了一个外部依赖。依赖越多,我们的服务的可运维性就越差。
考虑到集群中即使有单个 id 生成服务的实例挂了,也就是损失一段时间的一部分 id,所以我们也可以更简单暴力一些,把 worker_id 直接写在 worker 的配置中,上线时,由部署脚本完成 worker_id 字段替换。
标准 snowflake 实现
github.com/bwmarrin/snowflake 是一个相当轻量化的 snowflake 的 Go 实现。其文档对各位使用的定义如下图所示。图:snowflake库
和标准的 snowflake 完全一致。使用上比较简单:
package main import ( "fmt" "os" "github.com/bwmarrin/snowflake" ) func main() { n, err := snowflake.NewNode(1) if err != nil { println(err) os.Exit(1) } for i := 0; i < 3; i++ { id := n.Generate() fmt.Println("id", id) fmt.Println( "node: ", id.Node(), "step: ", id.Step(), "time: ", id.Time(), "\n", ) } }当然,这个库也给我们留好了定制的后路,其中预留了一些可定制字段:
// Epoch is set to the twitter snowflake epoch of Nov 04 2010 01:42:54 UTC
// You may customize this to set a different epoch for your application.
Epoch int64 = 1288834974657
// Number of bits to use for Node
// Remember, you have a total 22 bits to share between Node/Step
NodeBits uint8 = 10
// Number of bits to use for Step
// Remember, you have a total 22 bits to share between Node/Step
StepBits uint8 = 12
sonyflake
sonyflake 是 Sony 公司的一个开源项目,基本思路和 snowflake 差不多,不过位分配上稍有不同,如下图所示:图:sonyflake
这⾥的时间只用了 39 个 bit,但时间的单位变成了 10ms,所以理论上比 41 位表示的时间还要久(174 年)。
Sequence ID 和之前的定义一致,Machine ID 其实就是节点 id。sonyflake 与众不同的地方在于其在启动阶段的配置参数:
func NewSonyflake(st Settings) *Sonyflake
Settings 数据结构如下:
type Settings struct {
StartTime time.Time
MachineID func() (uint16, error)
CheckMachineID func(uint16) bool
}
MachineID 可以由用户自定义的函数,如果用户不定义的话,会默认将本机 IP 的低 16 位作为 machineid。
CheckMachineID 是由用户提供的检查 MachineID 是否冲突的函数。这里的设计还是比较巧秒的,如果有另外的中心化存储并支持检查重复的存储,那我们就可以按照自己的想法随意定制这个检查 MachineID 是否冲突的逻辑。如果公司有现成的 Redis 集群,那么我们可以很轻松地用 Redis 的集合类型来检查冲突。
redis 127.0.0.1:6379> SADD base64_encoding_of_last16bits MzI0Mgo=
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD base64_encoding_of_last16bits MzI0Mgo=
(integer) 0
package main import ( "fmt" "os" "time" "github.com/sony/sonyflake" ) func getMachineID() (uint16, error) { var machineID uint16 var err error machineID = readMachineIDFromLocalFile() if machineID == 0 { machineID, err = generateMachineID() if err != nil { return 0, err } } return machineID, nil } func checkMachineID(machineID uint16) bool { saddResult, err := saddMachineIDToRedisSet() if err != nil || saddResult == 0 { return true } err := saveMachineIDToLocalFile(machineID) if err != nil { return true } return false } func main() { t, _ := time.Parse("2006-01-02", "2018-01-01") settings := sonyflake.Settings{ StartTime: t, MachineID: getMachineID, CheckMachineID: checkMachineID, } sf := sonyflake.NewSonyflake(settings) id, err := sf.NextID() if err != nil { fmt.Println(err) os.Exit(1) } fmt.Println(id) }
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