作者:58沈剑 2017-06-19 17:55:22
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分布式 所谓“分布式ID生成方案”,是指在分布式环境下,生成全局唯一ID的方法。本文介绍了CAS在分布式ID生成方案上的一种应用
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今天还是聊CAS,谈谈CAS在一种“分布式ID生成方案”上的应用。
所谓“分布式ID生成方案”,是指在分布式环境下,生成全局唯一ID的方法。
可以利用DB自增键(auto inc id)来生成全局唯一ID,插入一条记录,生成一个ID:
这个方案利用了数据库的单点特性,其优点为:
其不足为:
优化方案为:
增加服务后,DB中只需保存当前***的ID即可,在服务启动初始化的过程中,首先拉取当前的max-id:
- select max_id from T;
然后批量获取一批ID,放到id-servcie内存里,并将max-id写回数据库:
- update T set max_id=200;
这样,id-service就拿到了[100, 200]这一批ID,上游在获取ID时,不用每次都插入数据库,而是分配完100个ID后,再修改max-id的值,这样分配ID的整体性能就增加了100倍。
这个方案的优点:
其不足为:
优化方案为:
冗余了服务后,多个服务在启动过程中,进行ID批量申请时,可能由于并发导致数据不一致:
- select max_id from T;
如上图所示,两个id-service在启动的过程中,同时拿到了max-id为100。
两个id-service同时对数据库的max-id进行写回:
- update T set max_id=200;
写回max-id成功后,这两个id-service都以为自己拿到了[100,200]这一批ID,导致集群会生成重复的ID。
问题发生的原因,是并发写回时,没有对max-id的初始值进行比对:
只要实施CAS乐观锁,在写回时对max-id的初始条件进行比对,就能避免数据的不一致,写回SQL由:
- update T set max_id=200;
升级为:
- update T set max_id=200 where max_id=100;
这样,id-service2写回时,就会失败:
失败后,id-service2要再次查询max-id:
此时max-id已经变为200,于是id-service2获取到了[200, 300]这一批ID,并将max-id=300写回:
- update t set max_id=300 where max_id=200;
写回成功。
这种方案的好处是:
其不足为:
【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】
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