l 唯一性
l 时间相关
l 粗略有序
l 可反解
l 可制造
下面我分别讲每个作用后面的考虑和权衡,也会对比介绍一下业界已知的几种 ID 设计。
要唯一性,是否需要全局唯一?
说起全局唯一,通常大家都会想到发号器服务,分布式的通常需要更大空间,中心式的则需要在一个合适的地方会聚。这就可能涉及到锁,而锁意味着成本和性能的下降。所以当前的系统是否需要全局的唯一性,就是一个需要考虑的问题。
比如在通讯系统里,聊天消息可能就未必需要全局,因为一条消息只是某一个人发出,系统只要保证一个人维度的唯一性即可。所以IM只需要通过用户ID和时间ID来组成唯一ID就可以了。本质上而言,这里利用了用户 ID 的唯一性,因为唯一性是可以依赖的,通常我们设计系统也都是基于类似的性质。
用时间来做什么?千万年太久,只争朝夕?
前面说到唯一性可以依赖,我们需要选择的是依赖什么。通常的做法可以选择数据库自增,这在很多数据库里都是可以满足ACID 的操作。但是用数据库有个缺点,就是数据库有性能问题,在多机房情况下也很难处理。当然,你可以通过调整自增的步长来设计,但对于一个发号器而言,操作和维护都略重了。
而时间是天然唯一的,因此也是很多设计的选择。但对于一个8Byte的 ID 而言,时间并没有那么多。你如果精确到秒级别,三十年都要使用30bit,到毫秒级则要再增加10bit,你也只剩下20bit 可以做其他事情了。之所以在8Byte 上捣鼓,因为8Byte是一个Long,不管在处理器和编译器还是语言层面,都是可以更好地被处理。
然而三十年够么?对于一个人来说,可能不够,但对一个系统而言,可能足够。我们经常开玩笑,互联网里能活三十年的系统有多少呢?三十年过去,你的系统可能都被重写 N 遍了。这样的信心同样来自于摩尔定律,三十年后,计算性能早就提高了上千倍,到时候更多Byte 都不会是问题了。
粗略有多粗略,秒还是毫秒?
每秒一个或者每毫秒一个ID明显是不够的,刚才说到还有20bit可以做其他事情,就包括一个SequenceID。如果要达到精确的有序,就要对 Sequence进行并发控制,性能上肯定会打折。所以经常会有的一个选择就是,在这个秒的级别上不再保证顺序,而整个 ID则只保证时间上的有序。后一秒的 ID肯定比前一秒的大,但同一秒内可能后取的ID比前面的号小。这在使用时非常关键,你要理解,系统也要接受才可以。
那时间用秒还是毫秒呢?其实不用毫秒的时候就可以把空出来的10bit送给 Sequence,但整个ID的精度就下降了。峰值速度是更现实的考虑。Sequence的空间决定了峰值的速度,而峰值也就意味着持续的时间不会太久。这方面,每秒100万比每毫秒1000限制更小。
可反解,解开的是什么?
一个 ID 生成之后,就会伴随着信息终身,排错分析的时候,我们需要查验。这时候一个可反解的 ID 可以帮上很多忙,从哪里来的,什么时候出生的。跟身份证倒有点儿相通了,其实身份证就是一个典型的分布式 ID生成器。
如果ID里已经有了时间而且能解开,在存储层面可能不再需要timestamp一类的字段了。微博的 ID 还有很多业务信息,这个后面会细讲。
可制造,为什么不用UUID?
互联网系统上可用性永远是优先指标。但由于分布式系统的脆弱,网络不稳定或者底层存储系统的不可用,业务系统随时面临着失败。为了给前端更友好的响应,我们需要能尽量容忍失败。比如在存储失败时,可能需要临时导出请求供后续处理,而后续处理时已经离开了当时的时间点,顺序跟其他系统错开了。我们需要制造出这样的ID 以便系统好像一直正常运行一样,可制造的 ID 让你可以控制生产日期,然后继续下面的处理。
另一个重要场景就是数据清洗。这个属于较少遇到,但并不罕见的情况,可能是原来 ID 设计的不合理,也可能由于底层存储的改变,都可能出现。这样一个可制造的 ID 就会带来很多操作层面的便利。
这也是我们不用 UUID 的一个原因。UUID 标准可以保证在某时某地生成,但如果要控制生成一个特定时间的 UUID,可能需要底层库的改动。经验告诉我们,能在上层解决的问题不要透到下层,这种库的维护成本是非常高的。
转自@一乐的http://ericliang.info/what-kind-of-id-generator-we-need-in-business-systems