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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性? 在构建高并发系统时,随着业务数据的不断增长,单一数据库或数据表往往难以承载巨大的访问量和存储需求。因此,分库分表成为解决这一问题的常用策略。然而,分库分表后如何保证数据记录的全局唯一性,尤其是主键ID的唯一性,成为了一个重要的技术挑战。本章节将深入探讨发号器(ID Generator)的概念、设计原理、实现方式及其在分库分表场景下的应用,以确保系统能够高效、稳定地生成全局唯一的ID。 #### 一、发号器概述 **发号器**,顾名思义,是一个专门用于生成唯一标识符(ID)的系统或组件。在分布式系统中,发号器的主要职责是确保在高并发环境下,无论数据如何分散存储,都能生成全局唯一的ID。这些ID通常用于作为数据库表的主键,以确保数据的唯一性和完整性。 #### 二、为什么需要发号器 1. **全局唯一性**:分库分表后,每个表或库可能独立维护自己的ID生成逻辑,容易导致ID冲突。 2. **有序性(可选)**:在某些场景下,ID的有序性有助于数据的排序、分页和范围查询。 3. **高性能**:系统需要能够处理高并发请求,快速生成ID,避免成为性能瓶颈。 4. **高可用性**:发号器系统应设计为高可用,避免因单点故障影响整个业务。 #### 三、发号器的设计原则 1. **唯一性**:确保生成的ID在全局范围内唯一。 2. **高性能**:能够快速响应高并发请求,生成ID。 3. **高可用**:具备容错机制,避免单点故障。 4. **可扩展性**:支持水平扩展,以应对未来业务增长。 5. **有序性(可选)**:根据业务需求决定是否要求ID有序。 #### 四、发号器的实现方式 发号器的实现方式多种多样,以下是一些常见的实现策略: ##### 1. UUID UUID(Universally Unique Identifier)是一种广泛使用的全局唯一标识符方案。它基于一定的算法生成一个128位的唯一值,通常以32个十六进制数字表示,中间用4个连字符分隔(例如:123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000)。UUID的优点是简单、全球唯一,但缺点是占用空间大(16字节),且生成的ID无序,不利于数据库索引和范围查询。 ##### 2. 数据库自增ID 在单数据库场景下,可以通过数据库的自增主键功能生成唯一ID。然而,在分库分表环境下,这种方法无法保证全局唯一性。一种变通方案是设置一个中心数据库或表,专门用于生成ID,但这会成为性能瓶颈。 ##### 3. 分布式ID生成算法 针对分布式系统,有多种专门的ID生成算法,如Snowflake、Leaf等,这些算法能够在分布式环境下高效生成全局唯一的ID。 - **Snowflake算法**:Twitter开源的分布式系统中唯一ID生成算法。Snowflake算法生成的ID是一个64位的整数,其中包含了时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号等部分,确保了ID的全局唯一性和有序性。 - **时间戳**:占用41位,精确到毫秒,可以使用69年。 - **数据中心ID**:占用5位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId。 - **序列号**:占用12位,同一毫秒内,同一个节点可以生成4096个ID序号。 Snowflake算法的优点是生成速度快、有序性良好,适用于需要有序ID的场景;缺点是时间回拨可能导致ID冲突,需要处理时间回拨的问题。 - **Leaf算法**:美团点评开源的分布式ID生成系统,Leaf在美团点评内部广泛应用,覆盖了美团点评所有业务线。Leaf在设计上兼容了Snowflake和UID-Generator(基于数据库的自增ID生成方案)两种模式,可以根据业务需求灵活切换。 ##### 4. Redis生成ID Redis等内存数据库也可以用于生成全局唯一的ID。通过Redis的原子操作(如INCR命令),可以在高并发环境下安全地生成自增ID。但这种方式通常用于生成较小的ID范围,且需要考虑Redis的持久化和高可用性问题。 #### 五、发号器的实践与应用 在实际应用中,选择哪种发号器实现方式取决于具体的业务需求、系统架构和性能要求。以下是一些实践建议: 1. **业务需求分析**:首先明确业务需求,是否需要有序ID,是否对ID的生成速度有严格要求等。 2. **系统架构设计**:根据系统架构选择合适的发号器实现方式。如果系统已经使用Redis作为缓存,可以考虑利用Redis生成ID;如果系统追求高性能和有序性,可以考虑使用Snowflake算法。 3. **性能测试**:在选定发号器实现方式后,进行性能测试,确保在高并发环境下能够满足性能要求。 4. **高可用性和容错性设计**:设计发号器系统时,需要考虑高可用性和容错性,避免单点故障影响业务。 5. **监控和告警**:建立发号器系统的监控和告警机制,及时发现并处理潜在问题。 #### 六、总结 在高并发系统设计中,发号器作为保证数据全局唯一性的关键组件,其设计和实现至关重要。通过选择合适的发号器实现方式,并结合系统架构设计、性能测试、高可用性和容错性设计等方面的综合考虑,可以构建出高效、稳定、可扩展的全局唯一ID生成系统,为业务的发展提供有力支撑。未来,随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,发号器的设计和实现也将持续优化和创新。
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