Loading

ULID规范解读与实现原理

前提

最近发现各个频道推荐了很多ULID相关文章,这里对ULID的规范文件进行解读,并且基于Java语言自行实现ULID,通过此实现过程展示ULID的底层原理。

笔者尝试把ULID基于Java实现的代码工程化,见仓库ulid4j,欢迎star或者提交PR

ULID出现的背景

ULID logo

ULID全称是Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier,直译过来就是通用唯一按字典排序的标识符,它的原始仓库是https://github.com/ulid/javascript,该项目由前端开发者alizain发起,基于JavaScript语言编写。从项目中的commit历史来看已经超过了5年,理论上得到充分的实践验证ULID出现的原因是一些开发者认为主流的UUID方案在许多场景下可能不是最优的,存在下面的原因:

  • UUID不是128 bit随机编码(由128 bit随机数通过编码生成字符串)的最高效实现方式
  • UUIDv1/v2实现在许多环境中是不切实际的,因为这两个版本的的实现需要访问唯一的、稳定的MAC地址
  • UUIDv3/v5实现需要唯一的种子,并且产生随机分布的ID,这可能会导致在许多数据结构中出现碎片
  • UUIDv4除了随机性之外不需要提供其他信息,随机性可能会在许多数据结构中导致碎片

这里概括一下就是:UUIDv1/v2实现依赖唯一稳定MAC地址不现实,v3/v4/v5实现因为随机性产生的ID会"碎片化"。

基于此提出了ULID,它用起来像这样:

ulid() // 01ARZ3NDEKTSV4RRFFQ69G5FAV

ULID的特点如下:

  • 设计为128 bit大小,与UUID兼容
  • 每毫秒生成1.21e+24个唯一的ULID(高性能)
  • 按字典顺序(字母顺序)排序
  • 标准编码为26个字符的字符串,而不是像UUID那样需要36个字符
  • 使用Crockfordbase32算法来提高效率和可读性(每个字符5 bit
  • 不区分大小写
  • 没有特殊字符串(URL安全,不需要进行二次URL编码)
  • 单调排序(正确地检测并处理相同的毫秒,所谓单调性,就是毫秒数相同的情况下,能够确保新的ULID随机部分的在最低有效位上加1位)

ULID规范

下面的ULID规范在ULID/javascript类库中实现,此二进制格式目前没有在JavaScript中实现:

 01AN4Z07BY      79KA1307SR9X4MV3
|----------|    |----------------|
 Timestamp          Randomness
   48bits             80bits

组成

时间戳(Timestamp)

  • 占据48 bit(high)
  • 本质是UNIX-time,单位为毫秒
  • 直到公元10889年才会用完

随机数(Randomness)

  • 占据80 bit(low)
  • 如果可能的话,使用加密安全的随机源

排序

"最左边"的字符必须排在最前面,"最右边"的字符排在最后(词法顺序,或者俗称的字典排序),并且所有字符必须使用默认的ASCII字符集。在相同的毫秒(时间戳)内,无法保证排序顺序。

规范的表示形式

ULID规范的字符串表示形式如下:

ttttttttttrrrrrrrrrrrrrrrr

where
t is Timestamp (10 characters)
r is Randomness (16 characters)

也就是:

  • 时间戳占据高(左边)10个(编码后的)字符
  • 随机数占据低(右边)16个(编码后的)字符

ULID规范的字符串表示形式的长度是确定的,共占据26个字符

编码

使用Crockford Base32编码算法,这个编码算法的字母表如下:

0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ

该字母表排除了ILOU字母,目的是避免混淆和滥用。此算法实现不难,它的官网有详细的算法说明(见https://www.crockford.com/base32.html):

Crockford Base32

单调性

(如果启用了单调性这个特性为前提下)当在相同的毫秒内生成多个ULID时,可以保证排序的顺序。也就是说,如果检测到相同的毫秒,则随机分量在最低有效位上加1位(带进位)。例如:

monotonicUlid()  // 01BX5ZZKBKACTAV9WEVGEMMVRZ
monotonicUlid()  // 01BX5ZZKBKACTAV9WEVGEMMVS0

溢出错误处理

从技术实现上来看,26个字符的Base32编码字符串可以包含130 bit信息,而ULID只包含128 bit信息,所以该编码算法是能完全满足ULID的需要。基于Base32编码能够生成的最大的合法ULID其实就是7ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ,并且使用的时间戳为epoch time281474976710655或者说2 ^ 48 - 1。对于任何对大于此值的ULID进行解码或编码的尝试都应该被所有实现拒绝,以防止溢出错误。

二进制布局

二进制布局的多个部分被编码为16 byte,每个部分都以最高字节优先(网络字节序,也就是big-endian)进行编码,布局如下:

0                   1                   2                   3
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                      32_bit_uint_time_high                    |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|     16_bit_uint_time_low      |       16_bit_uint_random      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                       32_bit_uint_random                      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                       32_bit_uint_random                      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

ULID使用

对于script标签引用:

<script src="https://unpkg.com/ulid@latest/dist/index.umd.js"></script>
<script>
    ULID.ulid()
</script>

NPM安装:

npm install --save ulid

TypeScript, ES6+, Babel, Webpack, Rollup等等下使用:

// import
import { ulid } from 'ulid'

ulid()

// CommonJS env
const ULID = require('ulid')

ULID.ulid()

后端Maven项目中使用需要引入依赖,这里选用ulid-creator实现:

<dependency>
  <groupId>com.github.f4b6a3</groupId>
  <artifactId>ulid-creator</artifactId>
  <version>5.0.2</version>
</dependency>

然后调用UlidCreator#getUlid()系列方法:

// 常规
Ulid ulid = UlidCreator.getUlid();

// 单调排序
Ulid ulid = UlidCreator.getMonotonicUlid();

实现ULID

前面已经提到ULID的规范,其实具体实现ULID就是对着规范里面的每一个小节进行编码实现。先看二进制布局,由于使用128 bit去存储,可以借鉴UUID那样,使用两个long类似的成员变量存储ULID的信息,看起来像这样:

public final class ULID {

    /*
     * The most significant 64 bits of this ULID.
     *
     */
    private final long msb;

    /*
     * The least significant 64 bits of this ULID.
     *
     */
    private final long lsb;

    public ULID(long msb, long lsb) {
        this.msb = msb;
        this.lsb = lsb;
    }
}

按照ULID的组成来看,可以提供一个入参为时间戳和随机数字节数组的构造:

public ULID(long timestamp, byte[] randomness) {
    if ((timestamp & TIMESTAMP_MASK) != 0) {
        throw new IllegalArgumentException("Invalid timestamp");
    }
    if (Objects.isNull(randomness) || RANDOMNESS_BYTE_LEN != randomness.length) {
        throw new IllegalArgumentException("Invalid randomness");
    }
    long msb = 0;
    long lsb = 0;
    // 时间戳左移16位,低位补零准备填入部分随机数位,即16_bit_uint_random
    msb |= timestamp << 16;
    // randomness[0]左移0位填充到16_bit_uint_random的高8位,randomness[1]填充到16_bit_uint_random的低8位
    msb |= (long) (randomness[0x0] & 0xff) << 8;
    // randomness[1]填充到16_bit_uint_random的低8位
    msb |= randomness[0x1] & 0xff;
    // randomness[2] ~ randomness[9]填充到剩余的bit_uint_random中,要左移相应的位
    lsb |= (long) (randomness[0x2] & 0xff) << 56;
    lsb |= (long) (randomness[0x3] & 0xff) << 48;
    lsb |= (long) (randomness[0x4] & 0xff) << 40;
    lsb |= (long) (randomness[0x5] & 0xff) << 32;
    lsb |= (long) (randomness[0x6] & 0xff) << 24;
    lsb |= (long) (randomness[0x7] & 0xff) << 16;
    lsb |= (long) (randomness[0x8] & 0xff) << 8;
    lsb |= (randomness[0x9] & 0xff);
    this.msb = msb;
    this.lsb = lsb;
}

这是完全按照规范的二进制布局编写代码,可以像UUID的构造那样精简一下:

long msb = 0;
long lsb = 0;
byte[] data = new byte[16];
byte[] ts = ByteBuffer.allocate(8).putLong(0, timestamp << 16).array();
System.arraycopy(ts, 0, data, 0, 6);
System.arraycopy(randomness, 0, data, 6, 10);
for (int i = 0; i < 8; i++)
    msb = (msb << 8) | (data[i] & 0xff);
for (int i = 8; i < 16; i++)
    lsb = (lsb << 8) | (data[i] & 0xff);

接着可以简单添加下面几个方法:

public long getMostSignificantBits() {
    return this.msb;
}

public long getLeastSignificantBits() {
    return this.lsb;
}

// 静态工厂方法,由UUID实例生成ULID实例
public static ULID fromUUID(UUID uuid) {
    return new ULID(uuid.getMostSignificantBits(), uuid.getLeastSignificantBits());
}

// 实例方法,当前ULID实例转换为UUID实例
public UUID toUUID() {
    return new UUID(this.msb, this.lsb);
}

接着需要覆盖toString()方法,这是ULID的核心方法,需要通过Crockford Base32编码生成规范的字符串表示形式。由于128 bit要映射为26 char,这里可以考虑分三段进行映射,也就是48 bit时间戳映射为10 char,剩下的两部分随机数分别做40 bit8 char的映射,加起来就是26 char

 |----------|      |----------------|
  Timestamp     Randomness[split to 2 part]
48bit => 10char    80bit => 16char

编写方法:

/**
  * Default alphabet of ULID
  */
private static final char[] DEFAULT_ALPHABET = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C',
        'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'};

/**
  * Default alphabet mask
  */
private static final int DEFAULT_ALPHABET_MASK = 0b11111;

/**
  * Character num of ULID
  */
private static final int ULID_CHAR_LEN = 0x1a;

@Override
public String toString() {
    return toCanonicalString(DEFAULT_ALPHABET);
}

public String toCanonicalString(char[] alphabet) {
    char[] chars = new char[ULID_CHAR_LEN];
    long timestamp = this.msb >> 16;
    // 第一部分随机数取msb的低16位+lsb的高24位,这里(msb & 0xffff) << 24作为第一部分随机数的高16位,所以要左移24位
    long randMost = ((this.msb & 0xffffL) << 24) | (this.lsb >>> 40);
    // 第二部分随机数取lsb的低40位,0xffffffffffL是2^40-1
    long randLeast = (this.lsb & 0xffffffffffL);
    // 接着每个部分的偏移量和DEFAULT_ALPHABET_MASK(31)做一次或运算就行,就是char[index] = alphabet[(part >> (step * index)) & 31]
    chars[0x00] = alphabet[(int) (timestamp >>> 45 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x01] = alphabet[(int) (timestamp >>> 40 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x02] = alphabet[(int) (timestamp >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x03] = alphabet[(int) (timestamp >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x04] = alphabet[(int) (timestamp >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x05] = alphabet[(int) (timestamp >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x06] = alphabet[(int) (timestamp >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x07] = alphabet[(int) (timestamp >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x08] = alphabet[(int) (timestamp >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x09] = alphabet[(int) (timestamp & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x0a] = alphabet[(int) (randMost >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x0b] = alphabet[(int) (randMost >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x0c] = alphabet[(int) (randMost >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x0d] = alphabet[(int) (randMost >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x0e] = alphabet[(int) (randMost >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x0f] = alphabet[(int) (randMost >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x10] = alphabet[(int) (randMost >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x11] = alphabet[(int) (randMost & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x12] = alphabet[(int) (randLeast >>> 35 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x13] = alphabet[(int) (randLeast >>> 30 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x14] = alphabet[(int) (randLeast >>> 25 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x15] = alphabet[(int) (randLeast >>> 20 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x16] = alphabet[(int) (randLeast >>> 15 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x17] = alphabet[(int) (randLeast >>> 10 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x18] = alphabet[(int) (randLeast >>> 5 & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    chars[0x19] = alphabet[(int) (randLeast & DEFAULT_ALPHABET_MASK)];
    return new String(chars);
}

上面的方法toCanonicalString()看起来很"臃肿",但是能保证性能比较高,实现思路来自于Long#fastUUID(),也就是UUID的五段格式化方法。借鉴并且简化一下可以抽取一个toCanonicalString0()方法:

public String toCanonicalString0() {
    byte[] bytes = new byte[ULID_CHAR_LEN];
    formatUnsignedLong0(this.lsb & 0xffffffffffL, 5, bytes, 18, 8);
    formatUnsignedLong0(((this.msb & 0xffffL) << 24) | (this.lsb >>> 40), 5, bytes, 10, 8);
    formatUnsignedLong0(this.msb >> 16, 5, bytes, 0, 10);
    return new String(bytes, StandardCharsets.US_ASCII);
}

private static void formatUnsignedLong0(long val, int shift, byte[] buf, int offset, int len) {
    int charPos = offset + len;
    long radix = 1L << shift;
    long mask = radix - 1;
    do {
        buf[--charPos] = (byte) DEFAULT_ALPHABET[(int) (val & mask)];
        val >>>= shift;
    } while (charPos > offset);
}

toCanonicalString0()方法和toString()方法会得到相同的ULID格式化字符串。接着添加常用的工厂方法:

public static ULID ulid() {
    return ulid(System::currentTimeMillis, len -> {
        byte[] bytes = new byte[len];
        ThreadLocalRandom.current().nextBytes(bytes);
        return bytes;
    });
}

public static ULID ulid(Supplier<Long> timestampProvider,
                        IntFunction<byte[]> randomnessProvider) {
    return new ULID(timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN));
}

默认使用ThreadLocalRandom生成随机数,如果是JDK17以上,还可以选用更高性能的新型PRNG实现,对应接口是RandomGenerator,默认实现是L32X64MixRandom。编写一个main方法运行一下:

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(ULID.ulid());
}
// 某次执行结果
01GFGGMBFGB5WKXBN7S84ATRDG

最后实现"单调递增"的ULID构造,先提供一个"增长"方法:

/**
  * The least significant 64 bits increase overflow, 0xffffffffffffffffL + 1
  */
private static final long OVERFLOW = 0x0000000000000000L;

public ULID increment() {
    long msb = this.msb;
    long lsb = this.lsb + 1;
    if (lsb == OVERFLOW) {
        msb += 1;
    }
    return new ULID(msb, lsb);
}

其实就是低位加1,溢出后高位加1。接着添加一个静态内部子类和响应方法如下:

// 构造函数
public ULID(ULID other) {
    this.msb = other.msb;
    this.lsb = other.lsb;
}


public static byte[] defaultRandomBytes(int len) {
    byte[] bytes = new byte[len];
    ThreadLocalRandom.current().nextBytes(bytes);
    return bytes;
}

public static MonotonicULIDSpi monotonicUlid() {
    return monotonicUlid(System::currentTimeMillis, ULID::defaultRandomBytes);
}

public static MonotonicULIDSpi monotonicUlid(Supplier<Long> timestampProvider,
                                              IntFunction<byte[]> randomnessProvider) {
    return new MonotonicULID(timestampProvider, randomnessProvider, timestampProvider.get(),
            randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN));
}

// @SPI MonotonicULID
public interface MonotonicULIDSpi {

  ULID next();
}

private static class MonotonicULID extends ULID implements MonotonicULIDSpi {

    @Serial
    private static final long serialVersionUID = -9158161806889605101L;

    private volatile ULID lastULID;

    private final Supplier<Long> timestampProvider;

    private final IntFunction<byte[]> randomnessProvider;

    public MonotonicULID(Supplier<Long> timestampProvider,
                          IntFunction<byte[]> randomnessProvider,
                          long timestamp,
                          byte[] randomness) {
        super(timestamp, randomness);
        this.timestampProvider = timestampProvider;
        this.randomnessProvider = randomnessProvider;
        this.lastULID = new ULID(timestamp, randomness);
    }
    
    // 这里没设计好,子类缓存了上一个节点,需要重写一下increment方法,父类可以移除此方法 
    @Override
    public ULID increment() {
        long newMsb = lastULID.msb;
        long newLsb = lastULID.lsb + 1;
        if (newLsb == OVERFLOW) {
            newMsb += 1;
        }
        return new ULID(newMsb, newLsb);
    }

    @Override
    public synchronized ULID next() {
        long lastTimestamp = lastULID.getTimestamp();
        long timestamp = getTimestamp();
        // 这里做了一个恒为true的判断,后面再研读其他代码进行修改
        if (lastTimestamp >= timestamp || timestamp - lastTimestamp <= 1000) {
            this.lastULID = this.increment();
        } else {
            this.lastULID = new ULID(timestampProvider.get(), randomnessProvider.apply(RANDOMNESS_BYTE_LEN));
        }
        return new ULID(this.lastULID);
    }
}

关于上一个ULID和下一个ULID之间的时间戳判断,这里从规范文件没看出细节实现,先简单做一个永远为true的分支判断,后面再深入研究然后修改。使用方式如下:

public static void main(String[] args) {
    MonotonicULIDSpi spi = ULID.monotonicUlid();
    System.out.println(spi.next());
    System.out.println(spi.next());
    System.out.println(spi.next());
    System.out.println(spi.next());
}
// 某次运行输出
01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPF
01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPG
01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPH
01GFGASXXQXD5ZJ26PKSCFGNPJ

这里为了更加灵活,没有采用全局静态属性缓存上一个ULID实例,而是简单使用继承方式实现。

ULID性能评估

引入JMH做了一个简单的性能测试,代码如下:

@Fork(1)
@Threads(10)
@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 1, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class BenchmarkRunner {

    private static ULID.MonotonicULIDSpi SPI;

    @Setup
    public void setup() {
        SPI = ULID.monotonicUlid();
    }


    @Benchmark
    public UUID createUUID() {
        return UUID.randomUUID();
    }

    @Benchmark
    public String createUUIDToString() {
        return UUID.randomUUID().toString();
    }

    @Benchmark
    public ULID createULID() {
        return ULID.ulid();
    }

    @Benchmark
    public String createULIDToString() {
        return ULID.ulid().toString();
    }
    
    @Benchmark
    public String createULIDToCanonicalString0() {
        return ULID.ulid().toCanonicalString0();
    }

    @Benchmark
    public ULID createMonotonicULID() {
        return SPI.next();
    }

    @Benchmark
    public String createMonotonicULIDToString() {
        return SPI.next().toString();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        new Runner(new OptionsBuilder().build()).run();
    }
}

某次测试报告如下(开发环境Intel 6700K 4C8T 32G,使用OpenJDK-19):

Benchmark                                      Mode  Cnt       Score      Error   Units
BenchmarkRunner.createMonotonicULID           thrpt    5   18529.565 ± 3432.113  ops/ms
BenchmarkRunner.createMonotonicULIDToString   thrpt    5   12308.443 ± 1729.675  ops/ms
BenchmarkRunner.createULID                    thrpt    5  122347.702 ± 3183.734  ops/ms
BenchmarkRunner.createULIDToCanonicalString0  thrpt    5   50848.135 ± 3699.334  ops/ms
BenchmarkRunner.createULIDToString            thrpt    5   37346.891 ± 1029.809  ops/ms
BenchmarkRunner.createUUID                    thrpt    5     806.134 ±  218.622  ops/ms
BenchmarkRunner.createUUIDToString            thrpt    5     813.380 ±   46.333  ops/ms

小结

本文就ULID的规范进行解读,通过规范和参考现有类库进行ULIDJava实现。ULID适用于一些"排序ID"生成或者需要"单调ID"生成的场景,可以考虑用于数据库键设计、顺序号设计等等场景。从实现上看它性能会优于UUID(特别是单调ULID,因为不需要重新获取随机数部分,吞吐量会提升一个数量级)。

Demo项目仓库:

  • framework-mesh/ulid4jhttps://github.com/zjcscut/framework-mesh/tree/master/ulid4j

工程化项目仓库:

  • ulid4jhttps://github.com/zjcscut/ulid4j

参考资料:

posted @ 2022-10-17 23:13  throwable  阅读(268)  评论(0编辑  收藏  举报