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第4章唯一ID生成器——4.2 单调递增的唯一ID

news 2025/7/29 5:07:49

唯一ID生成器本身也是一个服务，为了生成单调递增的唯一ID，这个服务需要使用某种存储系统记录可分配的唯一ID。Redis和其他数据库都可以达到这个目的。

4.2.1 Redis INCRBY 命令

Redis提供的INCRBY命令可以为键（Key）的数字值加上指定的增量（increment）。如果键不存在，则其数字值被初始化为0，然后执行增量操作。使用INCRBY命令限制的值类型为64位有符号整数，此命令的特性与单调递增的唯一ID的诉求非常契合。基于Redis INCRBY命令实现的唯一ID生成器的Go语言代码非常简单：

func GenID() (int64, error) {// 执行 Redis 命令：INCRBY seq_id 1cmd := rdb.IncrBy(context.TODO(), "seq_id", 1)if cmd.Err() != nil {return 0, cmd.Err()}return cmd.Val(), nil
}

每当生成唯一ID的请求到来时，唯一ID生成器都对同一个键seq_id执行一次加1的增量操作，并将键的值作为唯一ID返回，这样就可以保证ID生成器生成的ID是唯一且单调递增的。

由于Redis具备高性能，且INCRBY命令执行的时间复杂度是O(1)，所以基于Redis INCRBY命令实现的唯一ID生成器性能表现很好，不过还有优化的空间。

唯一ID生成器服务可以每次从Redis中批量获取ID并存储到本地内存中，当业务服务请求到来时，直接从本地内存返回最小可用的ID。
如果本地内存中没有可用的ID，则再次从Redis中批量获取。

这个优化方案的整体架构和流程如图4-5所示。

唯一 ID生成器的Go语言代码实现如下：

// 唯一工D生成器服务结构

唯一ID生成器服务从Redis中批量获取ID的方式，不仅可以进一步提高服务的性能，而且可以降低由于网络抖动而导致Redis访问超时所带来的影响。不过，Redis主要用作缓存，它并不具有严格的数据持久化能力。如果最新的唯一ID数据丢失，则很容易生成重复的ID，给业务服务带来难以估计的风险。我们先来看一个Redis实例宕机的例子。

T1时刻seq_id键的值为1000, Redis已将数据持久化到RDB文件和AOF文件中。
T2时刻唯一ID生成器服务从Redis中获取10个ID，得到1001~1010，seq_id键的最新值变为1010。
T3时刻Redis实例宕机，seq_id键的最新值还未来得及被持久化。
T4时刻Redis重启，Redis使用RDB文件和AOF文件重建内存数据，seq_id键的值依然是1000。
T5时刻唯一ID生成器服务从Redis中获取10个ID，再次得到1001~1010。

如果采用Redis主从架构呢？依然无法彻底解决ID重复的问题，因为Redis主从复制是异步的，即Redis主节点无法确定从节点是否已经复制了某数据。假设唯一ID生成器服务从Redis主节点获取了 1001-1010的ID后主节点发生宕机，由于seq_id键的最新值尚未被复制到从节点，从节点上seq_id键的值依然是1000；如果此时从节点被提升为主节点，那么下一次唯一ID生成器服务从其获取的10个ID依然是1001-1010，即生成了重复的ID。

4.2.2 基于数据库的自增主键

生成单调递增的唯一ID的另一种方式是基于数据库的自增主键。首先在数据库中创建数据表seq_id：

create table seq_id (
id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
col tinyint NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

其中，id字段使用auto_increment声明为自增主键。首次向seq_id数据表中插入数据后，该数据主键被设置为1，之后每次插入新数据时，数据主键都会以1的增量自增；col字段只是为了方便插入数据，没有特殊含义。唯一ID生成器服务先在seq_id数据表中插入一条数据，然后读取此数据的主键并将其作为唯一ID返回。使用Go语言代码实现如下：

func GenID() (int64, error) {// 执行 SQL 语句：INSERT INTO seq_id (col) VALUES 0result, err := db.Exec("INSERT INTO seq_id(col) VALUES (?)", 0)if err != nil {return 0, err}lastInsertID, err := result.LastInsertId()	// 获取所插入数据的主键return lastInsertID, err
}

基于数据库的自增主键插入数据生成唯一ID的性能不高，我们同样可以将其改进为采用4.2.1节介绍的批量生成ID的方式。唯一ID生成器服务的代码实现与Redis方案类似，只是批量生成ID的函数不一样：

// 从数据库中批量获取工D
func (svr *IdGeneratorService) multiGenlDFromDB(count int64) error {}

为了保证高可用性，数据库采用主从架构，同时主从数据复制采用半同步复制或MGR（MySQL组复制）的机制，这样每次将新数据插入数据库主节点时，主节点都会将新数据同步复制到从节点。如果数据库主节点宕机，那么从节点可以立刻代替主节点对外提供服务，唯一 ID生成器服务不会因为访问从节点而生成重复的ID。

4.2.3 高可用架构

需要注意的是，如果批量生成唯一ID的生成器服务有多个实例对外提供服务，则无法生成单调递增的唯一ID。如图4-6所示，假设唯一ID生成器服务初次启动并有两个实例接收业务请求。

T1时刻实例A收到请求1，于是从数据库中批量获取10个唯一 ID，即1-10，将其缓存到本地，然后为请求1返回ID=1。
T2时刻实例B收到请求2，也从数据库中批量获取10个唯一ID，即11-20，将其缓存到本地，然后为请求2返回ID=11。
T3时刻实例A收到请求3，于是返回本地可用的ID=2。
T4时刻实例B收到请求4，于是返回本地可用的ID=12。

唯一ID生成器服务依次生成的ID是不满足单调递增的1、11、2、12，而是趋势递增的，所以此服务在任何时刻只能有一个实例对外提供服务。而服务只有一个实例，则意味着这个服务的可用性较差。为了提高唯一ID生成器服务的可用性，可以增加一个备用实例：此实例日常不对外提供服务，仅当工作实例宕机后，它才接替工作实例处理业务请求。最终的唯一ID生成器服务的架构如图4-7所示。