分布式环境下订单号生成策略
Leaf——来自美团点评的分布式ID生成系统
重要字段说明:biz_tag用来区分业务,max_id表示该biz_tag目前所被分配的ID号段的最大值,step表示每次分配的号段长度。原来获取ID每次都需要写数据库,现在只需要把step设置得足够大,比如1000。那么只有当1000个号被消耗完了之后才会去重新读写一次数据库。
test_tag在第一台Leaf机器上是1~1000的号段,当这个号段用完时,会去加载另一个长度为step=1000的号段,假设另外两台号段都没有更新,这个时候第一台机器新加载的号段就应该是3001~4000。同时数据库对应的biz_tag这条数据的max_id会从3000被更新成4000,更新号段的SQL语句如下:
Begin UPDATE table SET max_id=max_id+step WHERE biz_tag=xxx SELECT tag, max_id, step FROM table WHERE biz_tag=xxx Commit
这种模式有以下优缺点:
优点:
Leaf服务可以很方便的线性扩展,性能完全能够支撑大多数业务场景。
ID号码是趋势递增的8byte的64位数字,满足上述数据库存储的主键要求。
容灾性高:Leaf服务内部有号段缓存,即使DB宕机,短时间内Leaf仍能正常对外提供服务。
可以自定义max_id的大小,非常方便业务从原有的ID方式上迁移过来。
缺点:
ID号码不够随机,能够泄露发号数量的信息,不太安全。
TP999数据波动大,当号段使用完之后还是会hang在更新数据库的I/O上,tg999数据会出现偶尔的尖刺。
DB宕机会造成整个系统不可用。
优化方案:1.不要在号段消耗完的时候再去取新号段,比如号段消耗了70%就再去加载新号段。
2.在取到的号段末尾再加一位随机数字
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