为了标识一段数据,通常我们会为其指定一个唯一id,比如利用MySQL数据库中的自增主键。 但是当数据量非常大时,仅靠数据库的自增主键是远远不够的,并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此,产生了多种解决方案,如UUID,SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。

Vitess全局唯一id生成

在Vitess实现方案中,每个设置了全局唯一列的表,都会对应一张sequence序列表。例如对于表user,会对应一张名为user_seq的序列表,原表与序列表的关联关系会记录在元数据中。user表以及user_seq这两张表元数据信息分别如下:

user表元数据:分片键为name列,分片算法为hash;全局唯一列为id列,依赖user_seq表生成具体的值。

{
"tables": {
"user": {
"column_vindexes": [
{
"column": "name",
"name": "hash"
}
],
"auto_increment": {
"column": "id",
"sequence": "user_seq"
}
}
}
}

user_seq表元数据:表类型标识为sequence。

{
"tables": {
"user_seq": {
"type": "sequence"
}
}
}

所有sequence表表结构相同,如下所示:

CREATE TABLE user_seq (
id int,
next_id bigint,
cache bigint,
PRIMARY KEY (id)
) COMMENT 'vitess_sequence';

且其中只有一条id为0的数据:

mysql> select * from user_seq;
+----+---------+-------+
| id | next_id | cache |
+----+---------+-------+
| 0 | 1000 | 100 |
+----+---------+-------+

sequence表可以认为是一个分号器,cache字段表示每次发放号段的个数,next_id列表示每次发放号段的起始值****。Vitess每个分片在初始化时会从sequence根据next_id、cache获取号段保存在VtTablet(MySQL实例前的代理服务)的内存中,当内存中号段耗尽时,再次从sequence表中获取新号段。

我们深入代码看一下具体的实现逻辑:

// 获取sequence的方法
func (qre *QueryExecutor) execNextval() (*sqltypes.Result, error) {
// 从plan中获取inc(为要获取的id数量)以及tableName
inc, err := resolveNumber(qre.plan.NextCount, qre.bindVars)
tableName := qre.plan.TableName()
t := qre.plan.Table
t.SequenceInfo.Lock()
defer t.SequenceInfo.Unlock()
if t.SequenceInfo.NextVal == 0 || t.SequenceInfo.NextVal+inc > t.SequenceInfo.LastVal {
// 在事务中运行
_, err := qre.execAsTransaction(func(conn *StatefulConnection) (*sqltypes.Result, error) {
// 使用select for update锁住行数据以免在计算并更新新值期间被其他线程修改
query := fmt.Sprintf("select next_id, cache from %s where id = 0 for update", sqlparser.String(tableName))
qr, err := qre.execSQL(conn, query, false)
nextID, err := evalengine.ToInt64(qr.Rows[0][0]) if t.SequenceInfo.LastVal != nextID {
// 如果从_seq表读取得到的id值小于tablet缓存中id,则将缓存中的值更新到_seq表中
if nextID < t.SequenceInfo.LastVal {
log.Warningf("Sequence next ID value %v is below the currently cached max %v, updating it to max", nextID, t.SequenceInfo.LastVal)
nextID = t.SequenceInfo.LastVal
}
t.SequenceInfo.NextVal = nextID
t.SequenceInfo.LastVal = nextID
}
cache, err := evalengine.ToInt64(qr.Rows[0][1]) // 按照cache的倍数获取到大于inc量的缓存,计算出新newLast
newLast := nextID + cache
for newLast < t.SequenceInfo.NextVal+inc {
newLast += cache
}
// 将新的边界值更新到_seq表中
query = fmt.Sprintf("update %s set next_id = %d where id = 0", sqlparser.String(tableName), newLast)
_, err = qre.execSQL(conn, query, false)
t.SequenceInfo.LastVal = newLast
})
}
// 返回获取的sequence值 更新SequenceInfo
ret := t.SequenceInfo.NextVal
t.SequenceInfo.NextVal += inc
return ret
}

从源码中可以看到:

  1. Vitess使用了事务内锁行(select for update)的方式保证了多线程下查询并更新序列表不会互相干扰。

  2. 如果VtTablet中自增序列值缓存不足或者号段耗尽后,从sequence表重新获取值,并更新序列表中next_id字段。

  3. 根据inc的大小,即所需ID的数量,VtTablet会以cache为最小块,从序列表中获取n*cache个数量的id缓存在内存中。

补充说明:

1. sequence表为非拆分的表。

2. 全局唯一id生成无法保证连续性。

VtDriver实现方式

在Vitess的SDK客户端方案VtDriver中,sequence的生成逻辑被封装在了MySQL驱动包本身当中,与Vitess的方案类似,对于设置了全局自增的表,其sequence的生成同样依赖于对应的序列表,序列表的结构与Vitess的序列表相同(参上),但是读取并更新字段next_id的方式使用了CAS的方案:

public long[] querySequenceValue(Vcursor vCursor, ResolvedShard resolvedShard, String sequenceTableName) throws SQLException, InterruptedException {
// cas 重试次数限制
int retryTimes = DEFAULT_RETRY_TIMES;
while (retryTimes > 0) {
// 查询_seq表中的sequence设置,其中cache为本地缓存的大小
String querySql = "select next_id, cache from " + sequenceTableName + " where id = 0";
VtResultSet vtResultSet = (VtResultSet) vCursor.executeStandalone(querySql, new HashMap<>(), resolvedShard, false);
long[] sequenceInfo = getVtResultValue(vtResultSet);
long next = sequenceInfo[0];
long cache = sequenceInfo[1]; // 将计算出的next_id的值尝试更新到_seq表中,如果失败则重新读取并更新,直到成功为止
String updateSql = "update " + sequenceTableName + " set next_id = " + (next + cache) + " where next_id =" + sequenceInfo[0];
VtRowList vtRowList = vCursor.executeStandalone(updateSql, new HashMap<>(), resolvedShard, false);
if (vtRowList.getRowsAffected() == 1) {
sequenceInfo[0] = next;
return sequenceInfo;
}
retryTimes--;
Thread.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 6));
}
throw new SQLException("Update sequence cache failed within retryTimes: " + DEFAULT_RETRY_TIMES);
}

在源码中可以看到:

  1. 在整个查询并更新序列表的过程中,没有出现Vitess实现中的开启事务以及产生锁表的情况,而是使用了CAS更新的方式。

  2. 利用update user_seq set next_id=? where next_id=?执行的返回值判断是否语句是否更新成功,如果失败则重新查询next_id的值,计算新值再尝试更新, 如果出现并发争抢的情况,Vtdriver中允许最多的重试次数DEFAULT_RETRY_TIMES为100次。

VtDriver中使用sequence的方式与MySQL自增键类似,如果设置了sequence的表在插入数据的过程中,自增列没有给定具体的值,会直接从本地缓存中获取自增ID,如果无缓存或者缓存不足时,才会路由到序列表所在MySQL服务获取sequence值

事务+锁表 or CAS ?

在Vitess实现sequence的源码当中,其更新序列表的过程为:开启事务时执行select for update,使用表锁,保证多线程安全。在现实往往充满了不确定性,我们可以想象一下:如果应用锁了数据库中的表后,由于自身的性能原因等而迟迟没有执行commit操作,或者应用节点出现了宕机的情况,此时:

应用宕机后,其持有的锁不会被释放!后续任何其他连接对于该表的任何SQL都会被持续阻塞!

​VtDriver作为Vitess的客户端方案,如果其sequence实现采用事务锁的方式,由于各个应用端都会与MySQL服务直连,即各个应用获取sequence的过程都会产生锁表的行为。此时,一旦应用端由于某些原因出现锁表时长增大,甚至于应用宕机的情况,则所有应用都会由于其锁表而产生非常明显的性能下降甚至死锁。采用cas的方式使得整个过程不需要显式的开启事务,不需要锁行,自然也不存在潜在的死锁风险。当然,CAS在并发高于一定程度时会出现各个线程互相争抢资源,此时会有更新失败不断重试的情况发生,给CPU带来一定的压力,而这可以通过设置更大的cache值,增加本地缓存数量的方式来调节。

作者:京东零售 金越

来源:京东云开发者社区 转载请注明来源

Vitess全局唯一ID生成的实现方案的更多相关文章

  1. (4.24)【mysql、sql server】分布式全局唯一ID生成方案

    参考:分布式全局唯一ID生成方案:https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/80425437 分表生成唯一ID方案 sql serve ...

  2. 关于全局唯一ID生成方法

    引:最近业务开发过程中需要涉及到全局唯一ID生成.之前零零总总的收集过一些相关资料,特此整理以便后用 本博客已经迁移至:http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移,阅读全文 ...

  3. 【Redis场景拓展】秒杀问题-全局唯一ID生成策略

    全局唯一ID 为什么要使用全局唯一ID: 当用户抢购时,就会生成订单并保存到订单表中,而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题: 受单表数据量的限制 id的规律性太明显 场景分析一:如果我们的id ...

  4. 分布式系统全局唯一ID生成

    一 什么是分布式系统唯一ID 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识. 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息, ...

  5. 分布式全局唯一ID生成策略

    为什么分布式系统需要用到ID生成系统 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据库的分库分表后需要有 ...

  6. mysql全局唯一ID生成方案(二)

    MySQL数据表结构中,一般情况下,都会定义一个具有‘AUTO_INCREMENT’扩展属性的‘ID’字段,以确保数据表的每一条记录都可以用这个ID唯一确定: 随着数据的不断扩张,为了提高数据库查询性 ...

  7. 常见分布式全局唯一ID生成策略

    全局唯一的 ID 几乎是所有系统都会遇到的刚需.这个 id 在搜索, 存储数据, 加快检索速度 等等很多方面都有着重要的意义.工业上有多种策略来获取这个全局唯一的id,针对常见的几种场景,我在这里进行 ...

  8. 分布式全局唯一ID生成策略​

    一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. ...

  9. Snowflake 全局唯一Id 生成

    /// <summary> /// From: https://github.com/twitter/snowflake /// An object that generates IDs. ...

  10. Twitter全局唯一ID生成算法

    测试:private static void TestIdWorker() { HashSet<long> set = new HashSet<long>(); IdWorke ...

随机推荐

  1. Swift4 入门到精通(第二章基本数据类型与量值)

    第二章 量值和基本数据类型 Swift 支持的基本数据类型, 整型,浮点型,布尔型,元组,可选类型. 学习的目标: 常量与变量的意义.声明.命名规范.类型 数据进制与计算机存储原理 整型数据.浮点型数 ...

  2. 一分钟学一个 Linux 命令 - find 和 grep

    前言 大家好,我是 god23bin.欢迎来到<一分钟学一个 Linux 命令>系列,每天只需一分钟,记住一个 Linux 命令不成问题.今天需要你花两分钟时间来学习下,因为今天要介绍的是 ...

  3. 韩顺平Spring体系化笔记(内含ioc,aop,动态代理等底层原理)

    Spring Spring 核心学习内容 IOC.AOP. JdbcTemplate.声明式事务 1.Spring 几个重要概念 Spring 可以整合其他的框架(Spring 是管理框架的框架) S ...

  4. javaSE 温故而知新

    重温 javaSE 前言:有地基才能有高楼大厦 目录 重温 javaSE 认识java Java基础 1.数据类型 1.1 基本数据类型: 1.2 引用数据类型 1.3 基本数据类型的包装类 1.4 ...

  5. Net 编译器平台 --- Roslyn

    引言 最近做一个功能想要动态执行C#脚本,就是预先写好代码片段,在程序运行时去执行代码段,比如像这样(以下代码为伪代码): string scriptText = "int a = 1;in ...

  6. iOS Block笔记总结

    前言: 对block的简单笔记总结, 1.本质: 封装了函数调用和函数调用环境的对象 2.block结构: 3.block捕获变量: 由于需要跨函数访问变量,所以需要捕获变量,(防止访问时已被销毁)  ...

  7. 分享一个Java功能小案例(代码已开源哦)

    工程合集 工程列表 地址预览 B站 抖音

  8. Parallel 与 ConcurrentBag<T> 这对儿黄金搭档

    〇.前言 日常开发中经常会遇到数据统计,特别是关于报表的项目.数据处理的效率和准确度当然是首要关注点. 本文主要介绍,如何通过 Parallel 来并行处理数据,并组合 ConcurrentBag&l ...

  9. 2023CCPC大学生程序设计竞赛-nhr

    新生菜菜第一次参加这种大型比赛,还是有点紧张的,CCPC我们队就A了三题,铜牌.第一道,以为是签到,然后就交给clk了,我和crf看下一道过的题比较多的,然后感觉是一个滑动窗口,另一道题是纯数学公式. ...

  10. vue基本操作[2] 续更----让世界感知你的存在

    Vue文件解析 什么是<template/>标签 template是html5新元素,主要用于保存客户端中的内容,表现为浏览器解析该内容但不渲染出来,可以将一个模板视为正在被存储以供随后在 ...