数据库分库分表中间件 Sharding-JDBC 源码分析 —— 分布式主键

程序员文章站 2022-05-03 17:10:10

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本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版

1. 概述

本文分享 Sharding-JDBC 分布式主键实现。

官方文档《分布式主键》对其介绍及使用方式介绍很完整，强烈先阅读。下面先引用下分布式主键的实现动机：

传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各大数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如MySQL的自增键。对于MySQL而言，分库分表之后，不同表生成全局唯一的Id是非常棘手的问题。因为同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键是无法互相感知的，这样会造成重复Id的生成。我们当然可以通过约束表生成键的规则来达到数据的不重复，但是这需要引入额外的运维力量来解决重复性问题，并使框架缺乏扩展性。

目前有许多第三方解决方案可以完美解决这个问题，比如UUID等依靠特定算法自生成不重复键，或者通过引入Id生成服务等。但也正因为这种多样性导致了Sharding-JDBC如果强依赖于任何一种方案就会限制其自身的发展。

基于以上的原因，最终采用了以JDBC接口来实现对于生成Id的访问，而将底层具体的Id生成实现分离出来。

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2. KeyGenerator

KeyGenerator，主键生成器接口。实现类通过实现 #generateKey() 方法对外提供生成主键的功能。

2.1 DefaultKeyGenerator

DefaultKeyGenerator，默认的主键生成器。该生成器采用 Twitter Snowflake 算法实现，生成 64 Bits 的 Long 型编号。国内另外一款数据库中间件 MyCAT 分布式主键也是基于该算法实现。国内很多大型互联网公司发号器服务基于该算法加部分改造实现。所以 DefaultKeyGenerator 必须是根正苗红。如果你对分布式主键感兴趣，可以看看逗比笔者整理的《谈谈 ID》。

咳咳咳，有点跑题了。编号由四部分组成，从高位到低位（从左到右）分别是：

数据库分库分表中间件 Sharding-JDBC 源码分析 —— 分布式主键

Bits	名字	说明
1	符号位	等于 0
41	时间戳	从 2016/11/01 零点开始的毫秒数，支持 2 ^41 /365/24/60/60/1000=69.7年
10	工作进程编号	支持 1024 个进程
12	***	每毫秒从 0 开始自增，支持 4096 个编号

* 每个工作进程每秒可以产生 4096000 个编号。是不是灰常牛比 ��

// 
public final class DefaultKeyGenerator implements KeyGenerator {

    /**
     * 时间偏移量，从2016年11月1日零点开始
     */
    public static final long EPOCH;

    /**
     * 自增量占用比特
     */
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;
    /**
     * 工作进程ID比特
     */
    private static final long WORKER_ID_BITS = 10L;
    /**
     * 自增量掩码（最大值）
     */
    private static final long SEQUENCE_MASK = (1 << SEQUENCE_BITS) - 1;
    /**
     * 工作进程ID左移比特数（位数）
     */
    private static final long WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS = SEQUENCE_BITS;
    /**
     * 时间戳左移比特数（位数）
     */
    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS = WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS + WORKER_ID_BITS;
    /**
     * 工作进程ID最大值
     */
    private static final long WORKER_ID_MAX_VALUE = 1L << WORKER_ID_BITS;

    @Setter
    private static TimeService timeService = new TimeService();

    /**
     * 工作进程ID
     */
    private static long workerId;

    static {
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.set(2016, Calendar.NOVEMBER, 1);
        calendar.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 0);
        calendar.set(Calendar.MINUTE, 0);
        calendar.set(Calendar.SECOND, 0);
        calendar.set(Calendar.MILLISECOND, 0);
        EPOCH = calendar.getTimeInMillis();
    }

    /**
     * 最后自增量
     */
    private long sequence;
    /**
     * 最后生成编号时间戳，单位：毫秒
     */
    private long lastTime;

    /**
     * 设置工作进程Id.
     * 
     * @param workerId 工作进程Id
     */
    public static void setWorkerId(final long workerId) {
        Preconditions.checkArgument(workerId >= 0L && workerId < WORKER_ID_MAX_VALUE);
        DefaultKeyGenerator.workerId = workerId;
    }

    /**
     * 生成Id.
     * 
     * @return 返回@{@link Long}类型的Id
     */
    @Override
    public synchronized Number generateKey() {
        // 保证当前时间大于最后时间。时间回退会导致产生重复id
        long currentMillis = timeService.getCurrentMillis();
        Preconditions.checkState(lastTime <= currentMillis, "Clock is moving backwards, last time is %d milliseconds, current time is %d milliseconds", lastTime, currentMillis);
        // 获取***
        if (lastTime == currentMillis) {
            if (0L == (sequence = ++sequence & SEQUENCE_MASK)) { // 当获得序号超过最大值时，归0，并去获得新的时间
                currentMillis = waitUntilNextTime(currentMillis);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 设置最后时间戳
        lastTime = currentMillis;
        if (log.isDebugEnabled()) {
            log.debug("{}-{}-{}", new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS").format(new Date(lastTime)), workerId, sequence);
        }
        // 生成编号
        return ((currentMillis - EPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS) | (workerId << WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS) | sequence;
    }

    /**
     * 不停获得时间，直到大于最后时间
     *
     * @param lastTime 最后时间
     * @return 时间
     */
    private long waitUntilNextTime(final long lastTime) {
        long time = timeService.getCurrentMillis();
        while (time <= lastTime) {
            time = timeService.getCurrentMillis();
        }
        return time;
    }
}

EPOCH = calendar.getTimeInMillis(); 计算 2016/11/01 零点开始的毫秒数。
#generateKey() 实现逻辑
1. 校验当前时间小于等于最后生成编号时间戳，避免服务器时钟同步，可能产生时间回退，导致产生重复编号
  - 获得***。当前时间戳可获得自增量到达最大值时，调用 #waitUntilNextTime() 获得下一毫秒
  - 设置最后生成编号时间戳，用于校验时间回退情况
  - 位操作生成编号

总的来说，Twitter Snowflake 算法实现上是相对简单易懂的，较为麻烦的是怎么解决工作进程编号的分配？

超过 1024 个怎么办？
怎么保证全局唯一？

第一个问题，将分布式主键生成独立成一个发号器服务，提供生成分布式编号的功能。这个不在本文的范围内，有兴趣的同学可以 Google 下。

第二个问题，通过 Zookeeper、Consul、Etcd 等提供分布式配置功能的中间件。当然 Sharding-JDBC 也提供了不依赖这些服务的方式，我们一个一个往下看。

2.2 HostNameKeyGenerator

根据机器名最后的数字编号获取工作进程编号。
如果线上机器命名有统一规范,建议使用此种方式。
例如，机器的 HostName 为: dangdang-db-sharding-dev-01(公司名-部门名-服务名-环境名-编号)，会截取 HostName 最后的编号 01 作为工作进程编号( workId )。

// HostNameKeyGenerator.java
static void initWorkerId() {
   InetAddress address;
   Long workerId;
   try {
       address = InetAddress.getLocalHost();
   } catch (final UnknownHostException e) {
       throw new IllegalStateException("Cannot get LocalHost InetAddress, please check your network!");
   }
   String hostName = address.getHostName();
   try {
       workerId = Long.valueOf(hostName.replace(hostName.replaceAll("\\d+$", ""), ""));
   } catch (final NumberFormatException e) {
       throw new IllegalArgumentException(String.format("Wrong hostname:%s, hostname must be end with number!", hostName));
   }
   DefaultKeyGenerator.setWorkerId(workerId);
}

2.3 IPKeyGenerator

根据机器IP获取工作进程编号。
如果线上机器的IP二进制表示的最后10位不重复,建议使用此种方式。
例如，机器的IP为192.168.1.108，二进制表示:11000000 10101000 00000001 01101100，截取最后 10 位 01 01101100，转为十进制 364，设置工作进程编号为 364。

// IPKeyGenerator.java
static void initWorkerId() {
   InetAddress address;
   try {
       address = InetAddress.getLocalHost();
   } catch (final UnknownHostException e) {
       throw new IllegalStateException("Cannot get LocalHost InetAddress, please check your network!");
   }
   byte[] ipAddressByteArray = address.getAddress();
   DefaultKeyGenerator.setWorkerId((long) (((ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 2] & 0B11) << Byte.SIZE)
           + (ipAddressByteArray[ipAddressByteArray.length - 1] & 0xFF)));
}

2.4 IPSectionKeyGenerator

来自 DogFc 贡献，对 IPKeyGenerator 进行改造。

浏览 IPKeyGenerator 工作进程编号生成的规则后，感觉对服务器IP后10位（特别是IPV6）数值比较约束。
有以下优化思路：
因为工作进程编号最大限制是 2^10，我们生成的工程进程编号只要满足小于 1024 即可。
1.针对IPV4:
….IP最大 255.255.255.255。而（255+255+255+255) < 1024。
….因此采用IP段数值相加即可生成唯一的workerId，不受IP位限制。
2. 针对IPV6:
….IP最大 ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff
….为了保证相加生成出的工程进程编号 < 1024,思路是将每个 Bit 位的后6位相加。这样在一定程度上也可以满足workerId不重复的问题。
使用这种 IP 生成工作进程编号的方法,必须保证IP段相加不能重复

对于 IPV6 ：2^ 6 = 64。64 * 8 = 512 < 1024。

// IPSectionKeyGenerator.java
static void initWorkerId() {
   InetAddress address;
   try {
       address = InetAddress.getLocalHost();
   } catch (final UnknownHostException e) {
       throw new IllegalStateException("Cannot get LocalHost InetAddress, please check your network!");
   }
   byte[] ipAddressByteArray = address.getAddress();
   long workerId = 0L;
   // IPV4
   if (ipAddressByteArray.length == 4) {
       for (byte byteNum : ipAddressByteArray) {
           workerId += byteNum & 0xFF;
       }
   // IPV6
   } else if (ipAddressByteArray.length == 16) {
       for (byte byteNum : ipAddressByteArray) {
           workerId += byteNum & 0B111111;
       }
   } else {
       throw new IllegalStateException("Bad LocalHost InetAddress, please check your network!");
   }
   DefaultKeyGenerator.setWorkerId(workerId);
}

666. 彩蛋

没有彩蛋。HOHOHO

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