分布式ID生成系统怎么做？
本文转自公众号“达达京东到家技术”，已获授权转载
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http 请求等进行唯一标识，例如：对于分布式系统，服务间相互调用需要唯一标识，调用链路分析的时候需要使用这个唯一标识。这个时候数据库自增主键已经不能满足需求，需要一个能够生成全局唯一 ID 的系统，这个系统需要满足以下需求：
全局唯一：不能出现重复 ID。
高可用：ID 生成系统是基础系统，被许多关键系统调用，一旦宕机，会造成严重影响。
UUID 是 Universally Unique Identifier 的缩写，它是指在一定范围内 (从特定的名字空间到全球) 唯一的机器生成的标识符，UUID 是 32位的16 进制数字，长为 128 位，例如：3F2504E0-4F89-11D3-9A0C-0305E82C3301。
UUID 经由一定的算法机器生成，为了保证 UUID 的唯一性，规范定义了包括网卡 MAC 地址、时间戳、名字空间 (Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成 UUID 的算法。UUID 的复杂特性在保证了其唯一性的同时，意味着只能由计算机生成。
优点：
本地生成 ID，不需要进行远程调用，时延低，性能高。
缺点：
UUID 过长，很多场景不适用，比如用 UUID 做数据库索引字段。
没有排序，无法保证趋势递增。
这个方案是由 Flickr 团队提出，主要思路采用了 MySQL 自增长 ID 的机制 (auto_increment + replace into)
replace into 跟 insert 功能类似，不同点在于：replace into 首先尝试插入数据到表中，如果发现表中已经有此行数据 (根据主键或者唯 - 索引判断) 则先删除此行数据，然后插入新的数据， 否则直接插入新数据。
为了避免单点故障，最少需要两个数据库实例，通过区分 auto_increment 的起始值和步长来生成奇偶数的 ID。
优点：
充分借助数据库的自增 ID 机制，可靠性高，生成有序的 ID。
缺点：
ID 生成性能依赖单台数据库读写性能。
依赖数据库，当数据库异常时整个系统不可用。
对于依赖 MySQL 性能问题，可用如下方案解决：
在分布式环境中我们可以部署多台机器，每台设置不同的初始值，并且步长为机器台数，比如部署 N 台，每台的初始值就为 0，1，2，3...N-1，步长为 N。
以上方案虽然解决了性能问题，但是也存在很大的局限性：
系统扩容困难：系统定义好步长之后，增加机器之后调整步长困难。
数据库压力大：每次获取一个 ID 都必须读写一次数据库。
这种方案生成一个 64bit 的数字，64bit 被划分成多个段，分别表示时间戳、机器编码、序号。
ID为64bit 的long 数字，由三部分组成：
41位的时间序列(精确到毫秒，41位的长度可以使用69年)。
10位的机器标识(10位的长度最多支持部署1024个节点)。
12位的计数顺序号(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号)。
优点：
时间戳在高位，自增序列在低位，整个ID是趋势递增的，按照时间有序。
性能高，每秒可生成几百万ID。
可以根据自身业务需求灵活调整bit位划分，满足不同需求。
缺点：
依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成。
在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，有时候会出现不是全局递增的情况。
TDDL 是阿里的分库分表中间件，它里面包含了全局数据库 ID 的生成方式，主要思路：
使用数据库同步ID信息。
每次批量取一定数量的可用ID在内存中，使用完后，再请求数据库重新获取下一批可用ID，每次获取的可用ID数量由步长控制，实际业务中可根据使用速度进行配置。
每个业务可以给自己的序列起个唯一的名字，隔离各个业务系统的ID。
优点：
相比Flicker方案，大大降低数据库写压力，数据库不再是性能瓶颈。
相比Flicker方案，生成ID性能大幅度提高，因为获取一个可用号段后在内存中直接分配，相对于每次读取数据库性能提高了几个量级。
不同业务不同的ID需求可以用seqName字段区分，每个seqName的ID获取相互隔离，互不影响。
缺点：
强依赖数据库，当数据库异常时整个系统不可用。
综合对比以上四种实现方案，以及我们的业务需求，最后决定采用第三种方案。
主要原因：
业务需求：业务要求生成的 ID 要有递增趋势，全局唯一，并且为数字。
系统考虑：第三种方案性能高，稳定性高，对外部资源依赖少。
依据实际业务需求和系统规划，对算法进行局部调整，实现了发号器 snowflake 方案。
发号器 snowflake 方案中对 bit 的划分做了如下调整：
36 bit 时间戳，使用时间秒
5 bit 机器编码
22 bit 序号
机器编码维护：
机器编码是不同机器之间产生唯一 ID 的重要依据，不能重复，一旦重复，就会导致有相同机器编码的服务器生成的 ID 大量重复。 如果部署的机器只是少量的，可以人工维护，如果大量，手动维护成本高，考虑到自动部署、运维等等问题，机器编码最好由系统自动维护，有以下两个方案可供选择:
使用 MySQL 自增 ID 特性，用数据表，存储机器的 mac 地址或者 ip 来维护。
使用 ZooKeeper 持久顺序节点的特性。
这里我们使用 ZooKeeper 持久顺序节点特性来配置维护 WORKID发号器的启动顺序如下：
启动发号器服务，连接 ZooKeeper， 检查根节点 id_generator 是否存在，如果不存在就创建系统根节点。
检查根节点下当前机器是否已经注册过 (是否有该顺序子节点)。
如果有注册，直接取回自己的 WORKID。如果没注册，在根节点下创建一个持久顺序节点，取回顺序号做 WORKID。
一旦取回 WORKID，缓存在本地文件中，后续直接使用，不再与 ZooKeeper 进行任何交互，此方案对 ZooKeeper 依赖极小。
时钟问题：
snowflake方案依赖系统时钟，如果机器时钟回拨，就有可能生成重复ID，为了保证ID唯一性，必须解决时钟回拨问题。
可以采取以下几种方案解决时钟问题：
关闭系统NTP同步，这样就不会产生时钟调整。
系统做出判断，在时钟回拨这段时间，不生成ID，直接返回ERROR_CODE，直到时钟追上，恢复服务。
系统做出判断，如果遇到超过容忍限度的回拨，上报报警系统，并把自身从集群节点中摘除
系统做兼容处理，由于nfp网络回拨都是几十毫秒到几百毫秒，极少数到秒级别，这种回拨会产生以下几种结果：
系统中缓存最近几秒内最后的发号序号(具体范围请根据实际需要确定)，存储格式为：时间秒-序号。
当前秒数不变： 当前是8:30秒100毫秒，ntp回拨50毫秒，当前时间变成8:30秒50毫秒，这个时候秒数没变，我们算法的时间戳部分不会产生重复，就不影响系统继续发号
当前秒数向前：当前是8:30秒800毫秒，ntp 向前调整300毫秒，当前时间变成8:31秒100毫秒，由于这个时间还没发过号，不会生成重复的ID
当前秒数向后：当前是8:30秒100毫秒，ntp回拨150毫秒，当前时间变成8:29秒950毫秒，这个时候秒发生回退，就可能产生重复ID。产生重复的原因在于秒回退后，算法的时间戳部分使用了已经用过的时间戳，但是算法的序号部分，并没有回退到29秒那个时间对应的序号，依然使用当前的序号，如果序号也同时回退到29秒时间戳所对应的最后序号，就不会重复发号。解决方案如下：
闰秒处理：
闰秒，是指为保持协调世界时接近于世界时时刻，由国际计量局统一规定在年底或年中(也可能在季末)对协调世界时增加或减少1秒的调整。由于地球自转的不均匀性和长期变慢性(主要由潮汐摩擦引起的)，会使世界时(民用时)和原子时之间相差超过到±0.9秒时，就把协调世界时向前拨1秒(负闰秒，最后一分钟为59秒)或向后拨1秒(正闰秒，最后一分钟为61秒)，闰秒一般加在公历年末或公历六月末。
在闰秒产生的时候系统会出现秒级时间调整，下面我们来分析闰秒对发号器的影响：
负闰秒：当前23:59:58的下一秒就是第二天的00:00:00，00:00:00 这个时间我们还没产生过ID，不会产生重复的，对发号器没影响。
正闰秒：当天23:59:59的下一秒当记为23:59:60，然后才是第二天的00:00:00。由于我们系统时间戳部分取的从某个时间点(1970年1月1日)到现在的秒数，是一个数字，只要这个数字不重复，就不会产生重复的ID。如果在闰秒发生一段时间后ntp时间同步(为了规避闰秒风险，很多公司闰秒前关闭ntp同步，闰秒后打开ntp同步)，这个时候系统时钟回拨,可以使用解决时钟回拨的方案进行处理。
部署结构
为了实现高可用，避免单点故障，系统部署采用集群水平部署，前置使用Nginx做负载均衡，发号器使用Spring Boot框架，web服务器使用Spring Boot内嵌Tomcat， 发号器和Nginx之间进行心跳检测。
Tomcat调优
使用APR
Tomcat支持三种接收请求的处理方式：BIO、NIO、APR， 性能上 BIO<NIO<APR。APR简单理解，就是从操作系统级别解决异步IO问题，大幅度的提高服务器的处理和响应性能，也是Tomcat运行高并发应用的首选模式。使用APR首先要安装系统依赖库，接着在Spring Boot程序中增加ARP配置开启APR(这里有一个配置变量来控制是否开启)
整个开发过程都非常顺利，测试的时候tps也很高，心情很愉快，世界很美好，突然一个意外出现，发现存在full gc现象，有内存溢出？ 于是分析了好几遍程序，也没找到明显的线索，只能开始jvm调试旅程。
pingpoint 监控图：
（上图中红色部署表示full gc）
JVM调试最直接的就是获取full gc时的jvm dump文件，以及gc log进行分析：
为了获取dump文件，在jvm参数中加上：
参数介绍：
配置上面的虚拟机参数后，虚拟机gc的时候会把gc相关信息输出到文件gc.log中，full gc前后，会生成当时虚拟机的内存dump文件。从pingpoint监控图中可以看出full gc是发生在持久区域。
使用jmap 工具，获取JVM堆内存信息如下：
jmap -heap pid
从上图可以看出，使用的堆内存很少，总的堆内存只有0.84% 使用，其它使用指标也都在正常范围，系统装载的类也不多，没有内存泄露。
继续分析gc log：
从gc log 中寻找线索：
这里发现了以下线索：
从 [Full GC (Metadata GC Threshold)看出，的确产生了full gc，原因 Metadata GC Threshold。
[Metaspace: 34773K->34773K(1081344K)] full gc前后metaspace的size没有变化说明此区域已经满了，释放不出内存。
仔细分析gc log，发现2次full gc记录，第一次full gc [Metaspace: 20897K->20897K(1069056K)，这个值比第2次的要小很多。
两次full gc原因都是 Metadata GC Threshold类型，说明pingpoint监控到的full gc是元空间引发的full gc，并非内存泄露引起，但是这个值才34m，距离最大值1081m，还有很大空间，为什么会full gc?
经过查阅官方资料，发现MetaspaceSize的默认大小是21807104b，也就是21296k，而发生GC的时候，元空间已经使用了34722K，从而产生full gc。
方法区:
方法区也是所有线程共享。主要用于存储类的信息、常量池、方法数据、方法代码等。方法区逻辑上属于堆的一部分，但是为了与堆进行区分，通常又叫“非堆”。其实，移除永久代的工作从JDK1.7就开始了。JDK1.7中，存储在永久代的部分数据就已经转移到了Java Heap或者是 Native Heap。但永久代仍存在于JDK1.7中，并没完全移除，譬如符号引用(Symbols)转移到了native heap，字符串常量转移到了java heap，类的静态变量(class statics)转移到了java heap。
在JDK8中，classe metadata(the virtual machines internal presentation of Java class)，被存储在叫做Metaspace的native memory。一些新的flags被加入：-XX:MetaspaceSize，class metadata的初始空间配额，以bytes为单位，达到该值就会触发垃圾收集进行类型卸载，同时GC会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当的降低该值；如果释放了很少的空间，就会在不超过MaxMetaspaceSize(如果设置了的话)的情况下，适当的提高该值。
在虚拟机参数中增加MetaspaceSize初始化大小，-XX:MetaspaceSize=128m，重新启动项目，不再有full gc出现。
发号器-达达分布式ID生成系统，以snowflake算法为基础，实现了生成全局唯一ID的功能，解决了在分布式系统唯一ID生成问题。在实现高可用性方面，采用水平集群部署、心跳检测等方案为系统保驾护航。该系统目前已在达达商城等项目中使用。
段同海，就职于达达基础架构团队，主要参与达达分布式 ID 生成系统，日志采集系统等中间件研发工作。
根据 Gartner 的预测，AI 在 2018 年已经不是遥不可及的东西，每家公司都可以碰得到。那么，2018 年，你是否已经做好准备转战 AI 了？应该去哪里学习现成的落地案例和实践经验呢？
InfoQ 中国团队为大家梳理了目前机器学习领域的最新动态，并邀请到了来自 Amazon、Snapchat、Etsy、BAT、360、京东等公司 AI 技术负责人前来分享他们的机器学习落地实践经验，部分精彩案例如下：
《深度学习框架演进漫谈》老师木，一流科技创始人
《机器学习在工程项目中的应用实践》 蔡超，Amazon 中国研发中心首席架构师
《菜鸟双 11：如何运用机器学习等 AI 技术实现物流优化》徐盈辉，菜鸟人工智能部资深总监
《机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践》张浩，饿了么技术副总裁
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