CosId 1.1.0 发布，通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器

CosId 通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器

介绍

CosId 旨在提供通用、灵活、高性能的分布式系统 ID 生成器。 目前提供了俩大类 ID 生成器：SnowflakeId （单机 TPS 性能：409W/s JMH 基准测试）、SegmentId( RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000)：3687W+/s JMH 基准测试)。

更新内容（1.1.0） 🎉 🎉 🎉

  • 增强：RedisIdGenerator 抽象升级为 SegmentId（号段模式）。
  • 新增：添加 IdSegmentDistributor api，提升号段模式扩展性，以便未来支持更多类型的号段存储器。
  • 增强：将共享 IdGenerator 以 key:share ，注入 IdGeneratorProvider，统一 IdGeneratorProvider 使用体验。
  • 升级：将 gradle 版本升级到 7.1 。

SnowflakeId

Snowflake

SnowflakeId 使用 Long （64 bits） 位分区来生成 ID 的一种分布式 ID 算法。
通用的位分配方案为：timestamp (41 bits) + machineId (10 bits) + sequence (12 bits) = 63 bits 。

  • 41 位 timestamp = (1L<<41)/(1000/3600/365) 约可以存储 69 年的时间戳，即可以使用的绝对时间为 EPOCH + 69 年，一般我们需要自定义 EPOCH
    为产品开发时间，另外还可以通过压缩其他区域的分配位数，来增加时间戳位数来延长可用时间。
  • 10 位 machineId = (1L<<10) = 1024 即相同业务可以部署 1024 个副本 (在 Kubernetes 概念里没有主从副本之分，这里直接沿用 Kubernetes 的定义)
    实例，一般情况下没有必要使用这么多位，所以会根据部署规模需要重新定义。
  • 12 位 sequence = (1L<<12) * 1000 = 4096000 即单机每秒可生成约 409W 的 ID，全局同业务集群可产生 4096000*1024=419430W=41.9亿(TPS)。

从 SnowflakeId 设计上可以看出:

  • 👍 timestamp 在高位，所以 SnowflakeId 是本机单调递增的，受全局时钟同步影响 SnowflakeId 是全局趋势递增的。
  • 👍 SnowflakeId 不对任何第三方中间件有强依赖关系，并且性能也非常高。
  • 👍 位分配方案可以按照业务系统需要灵活配置，来达到最优使用效果。
  • 👎 强依赖本机时钟，潜在的时钟回拨问题会导致 ID 重复。
  • 👎 machineId 需要手动设置，实际部署时如果采用手动分配 machineId，会非常低效。

CosId-SnowflakeId 主要解决 SnowflakeId 俩大问题：机器号分配问题、时钟回拨问题。 并且提供更加友好、灵活的使用体验。

MachineIdDistributor (MachineId 分配器)

目前 CosId 提供了以下三种 MachineId 分配器。

ManualMachineIdDistributor

cosid:
  snowflake:
    machine:
      distributor:
        type: manual
        manual:
          machine-id: 0

手动分配 MachineId。

StatefulSetMachineIdDistributor

cosid:
  snowflake:
    machine:
      distributor:
        type: stateful_set

使用 Kubernetes 的 StatefulSet 提供的稳定的标识 ID 作为机器号。

RedisMachineIdDistributor

RedisMachineIdDistributor

cosid:
  snowflake:
    machine:
      distributor:
        type: redis

使用 Redis 作为机器号的分发存储。

ClockBackwardsSynchronizer (时钟回拨同步器)

cosid:
  snowflake:
    clock-backwards:
      spin-threshold: 10
      broken-threshold: 2000

默认提供的 DefaultClockBackwardsSynchronizer 时钟回拨同步器使用主动等待同步策略，spinThreshold(默认值 10 毫秒) 用于设置自旋等待阈值， 当大于spinThreshold时使用线程休眠等待时钟同步，如果超过brokenThreshold(默认值 2 秒)时会直接抛出ClockTooManyBackwardsException异常。

MachineStateStorage (机器状态存储)

public class MachineState {
    public static final MachineState NOT_FOUND = of(-1, -1);
    private final int machineId;
    private final long lastTimeStamp;

    public MachineState(int machineId, long lastTimeStamp) {
        this.machineId = machineId;
        this.lastTimeStamp = lastTimeStamp;
    }

    public int getMachineId() {
        return machineId;
    }

    public long getLastTimeStamp() {
        return lastTimeStamp;
    }

    public static MachineState of(int machineId, long lastStamp) {
        return new MachineState(machineId, lastStamp);
    }
}

cosid:
  snowflake:
    machine:
      state-storage:
        local:
          state-location: ./cosid-machine-state/

默认提供的 LocalMachineStateStorage 本地机器状态存储，使用本地文件存储机器号、最近一次时间戳，用作 MachineState 缓存。

ClockSyncSnowflakeId (主动时钟同步 SnowflakeId)

cosid:
  snowflake:
    share:
      clock-sync: true

默认 SnowflakeId 当发生时钟回拨时会直接抛出 ClockBackwardsException 异常，而使用 ClockSyncSnowflakeId 会使用 ClockBackwardsSynchronizer 主动等待时钟同步来重新生成 ID，提供更加友好的使用体验。

SafeJavaScriptSnowflakeId (JavaScript 安全的 SnowflakeId)

SnowflakeId snowflakeId=SafeJavaScriptSnowflakeId.ofMillisecond(1);

JavaScript 的 Number.MAX_SAFE_INTEGER 只有 53 位，如果直接将 63 位的 SnowflakeId 返回给前端，那么会值溢出的情况，通常我们可以将 SnowflakeId 转换为 String 类型或者自定义 SnowflakeId 位分配来缩短 SnowflakeId 的位数 使 ID 提供给前端时不溢出。

SnowflakeFriendlyId (可以将 SnowflakeId 解析成可读性更好的 SnowflakeIdState )

cosid:
  snowflake:
    share:
      friendly: true

public class SnowflakeIdState {

    private final long id;

    private final int machineId;

    private final long sequence;

    private final LocalDateTime timestamp;
    /**
     * {@link #timestamp}-{@link #machineId}-{@link #sequence}
     */
    private final String friendlyId;
}

public interface SnowflakeFriendlyId extends SnowflakeId {

    SnowflakeIdState friendlyId(long id);

    SnowflakeIdState ofFriendlyId(String friendlyId);

    default SnowflakeIdState friendlyId() {
        long id = generate();
        return friendlyId(id);
    }
}

        SnowflakeFriendlyId snowflakeFriendlyId=new DefaultSnowflakeFriendlyId(snowflakeId);
        SnowflakeIdState idState=snowflakeFriendlyId.friendlyId();
        idState.getFriendlyId(); //20210623131730192-1-0

SegmentId (号段模式)

RedisIdSegmentDistributor (使用Redis作为号段分发存储)

cosid:
  segment:
    enabled: true
    distributor:
      type: redis
    share:
      offset: 0
      step: 100
    provider:
      bizC:
        offset: 10000
        step: 100
      bizD:
        offset: 10000
        step: 100

RedisIdSegmentDistributor 步长设置为 1 时（每次生成ID都需要执行一次 Redis 网络 IO 请求）TPS 性能约为 21W/s (JMH 基准测试)，如果在部分场景下我们对 ID 生成的 TPS 性能有更高的要求，那么可以选择使用增加每次ID分发步长来降低网络 IO 请求频次，提高 IdGenerator性能（比如增加步长为 1000，性能可提升到 3545W+/s JMH 基准测试）。

IdGeneratorProvider

cosid:
  snowflake:
    provider:
      bizA:
        #      epoch:
        #      timestamp-bit:
        sequence-bit: 12
      bizB:
        #      epoch:
        #      timestamp-bit:
        sequence-bit: 12

IdGenerator idGenerator=idGeneratorProvider.get("bizA");

在实际使用中我们一般不会所有业务服务使用同一个 IdGenerator ，而是不同的业务使用不同的 IdGenerator，那么 IdGeneratorProvider 就是为了解决这个问题而存在的，他是 IdGenerator 的容器，可以通过业务名来获取相应的 IdGenerator。

Examples

CosId-Examples

安装

Gradle

Kotlin DSL

    val cosidVersion = "1.1.0";
    implementation("me.ahoo.cosid:spring-boot-starter-cosid:${cosidVersion}")

Maven

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <artifactId>demo</artifactId>
    <properties>
        <cosid.version>1.1.0</cosid.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>me.ahoo.cosid</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-cosid</artifactId>
            <version>${cosid.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

application.yaml

cosid:
  namespace: ${spring.application.name}
  snowflake:
    enabled: true
    #    epoch: 1577203200000
    clock-backwards:
      spin-threshold: 10
      broken-threshold: 2000
    machine:
      #      stable: true
      #      machine-bit: 10
      #      instance-id: ${HOSTNAME}
      distributor:
        type: redis
      #        manual:
      #          machine-id: 0
      state-storage:
        local:
          state-location: ./cosid-machine-state/
    share:
      clock-sync: true
      friendly: true
    provider:
      bizA:
        #        timestamp-bit:
        sequence-bit: 12
      bizB:
        #        timestamp-bit:
        sequence-bit: 12
  segment:
    enabled: true
    distributor:
      type: redis
    share:
      offset: 0
      step: 100
    provider:
      bizC:
        offset: 10000
        step: 100
      bizD:
        offset: 10000
        step: 100

JMH-Benchmark

  • 基准测试运行环境：笔记本开发机 ( MacBook Pro (M1) )
  • 所有基准测试都在开发笔记本上执行。
  • Redis 部署环境也在该笔记本开发机上。

SnowflakeId

Benchmark                                                    Mode  Cnt        Score   Error  Units
SnowflakeIdBenchmark.millisecondSnowflakeId_generate        thrpt       4093924.313          ops/s
SnowflakeIdBenchmark.safeJsMillisecondSnowflakeId_generate  thrpt        511542.292          ops/s
SnowflakeIdBenchmark.safeJsSecondSnowflakeId_generate       thrpt        511939.629          ops/s
SnowflakeIdBenchmark.secondSnowflakeId_generate             thrpt       4204761.870          ops/s

RedisIdSegmentDistributorBenchmark

gradle cosid-redis:jmh

Benchmark                                      Mode  Cnt         Score        Error  Units
RedisIdSegmentDistributorBenchmark.step_1     thrpt   25    220218.848 ±   2070.786  ops/s
RedisIdSegmentDistributorBenchmark.step_100   thrpt   25   3605422.967 ±  13479.405  ops/s
RedisIdSegmentDistributorBenchmark.step_1000  thrpt   25  36874696.252 ± 357214.292  ops/s
posted @ 2021-07-03 10:09  Ahoo-Wang  阅读(308)  评论(0)  编辑  收藏  举报