序列号及序列号生成器（号段模式，数据库模式）详细介绍（建议收藏）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了序列号及序列号生成器（号段模式，数据库模式）详细介绍（建议收藏）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

现如今，数据的唯一性和可追溯性变得越来越重要。从简单的数据库主键到复杂的分布式系统，唯一标识符在各种场景中都发挥着关键作用。序列号，作为一种广泛应用的唯一标识符，为我们提供了确保数据完整性和一致性的基础。在这个背景下，高效、可靠的序列号生成器对于各种应用系统的顺利运行至关重要。

本文将深入探讨序列号的概念、应用场景以及序列号生成器的设计和实现。我们将讨论在不同场景下如何选择合适的序列号生成策略，以满足性能、可扩展性和安全性等方面的需求。此外，我们还将探讨如何优化序列号生成器，以适应不断变化的业务环境和技术挑战。希望通过本文的阐述，能为读者提供有关序列号及其生成器的全面认识，以便更好地应对实际项目中的挑战。

1. 序列号的应用场景

序列号在许多应用场景中具有重要作用，主要用于确保数据的唯一性和可追溯性。以下是一些常见的序列号应用场景：

数据库主键：在关系型数据库中，序列号通常作为主键，用于唯一标识表中的每一行记录。这有助于快速检索、更新或删除特定的记录。
分布式系统：在分布式系统中，需要确保跨多个应用实例、服务或节点的数据唯一性。序列号生成器可以用于生成全局唯一的ID，确保分布式环境中的数据不会发生冲突。
订单编号：在电子商务、物流等领域，序列号通常用于生成唯一的订单编号，以便于订单的追踪、查询和管理。
事务ID：在金融、支付等场景中，序列号可以用于生成唯一的事务ID，以确保交易的安全性和可追溯性。
日志追踪：在分布式系统的日志记录中，为每个日志事件分配唯一的序列号，有助于在复杂环境中追踪和分析问题。
消息队列：在消息队列中，序列号可以作为消息的唯一标识符，确保消息在多个消费者之间的正确传递和处理。
版本控制：在软件开发过程中，为代码库的每个提交分配唯一的序列号，可以方便地追踪代码的变更历史。
IoT设备：在物联网（IoT）领域，为每个设备分配唯一的序列号，有助于设备的管理、监控和维护。
证书和许可证：为数字证书、许可证等分配唯一的序列号，以确保其可追溯性和防伪。
序列化和反序列化：在数据交换和存储过程中，为对象分配唯一的序列号，以便在序列化和反序列化过程中保持对象的一致性。

以上我们介绍了序列号的具体使用场景，那么序列号具体怎么来的？

下面主要介绍下单节点环境下和分布式环境下序列号生成器的生成机制和使用要点。

2. 常见的序列号生成器策略

UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一识别码）：UUID 是一种全局唯一的 128 位标识符，通常用 32 个十六进制数字表示，分为五段，形式如 8-4-4-4-12。由于 UUID 的随机性和全局唯一性，它们在分布式系统中是一种常见的序列号生成策略。然而，UUID 的长度较长，且无序，可能导致存储和检索效率降低。
基于 Redis 的序列号生成器：可以使用 Redis 的 INCR 或 INCRBY 命令为给定的 key 生成序列号。由于 Redis 是单线程执行的，它可以保证原子性，避免重复。此外，Redis 具有较高的性能和可扩展性，适用于高并发场景。然而，这种方法依赖于 Redis，如果 Redis 出现故障或数据丢失，可能会影响序列号生成。
基于数据库的 AUTO_INCREMENT（自增）：在关系型数据库中，可以为某个字段设置 AUTO_INCREMENT 属性，使其在插入新记录时自动递增。这种方法简单易用，但依赖于数据库，可能在分布式环境和高并发场景下出现性能瓶颈。
分布式计数器服务（如 Apache ZooKeeper 或 etcd）：可以使用分布式计数器服务生成全局唯一的序列号。这种方法具有较好的一致性和可扩展性，但引入了额外的依赖和复杂性。

3. 单节点环境下-序列号生成器

在单节点环境下，序列号生成器是基于数据库的，序列号生成的逻辑通常包括以下几个步骤：

初始化：在创建序列号生成器时，需要为其设置初始值和增量。初始值是序列号生成器的起始点，而增量是每次生成新序列号时递增的值。
存储和管理：序列号生成器通常会在数据库中维护一个单独的表或字段，以存储当前序列号的值。这样可以确保生成的序列号是唯一的，不会重复。
生成序列号：当需要生成新序列号时，序列号生成器会执行以下操作：
a. 从数据库中查询当前序列号的值。
b. 根据设置的增量对当前值进行递增。
c. 将新生成的序列号值更新回数据库。
分配序列号：生成新序列号后，将其分配给需要唯一标识符的记录。这可以是插入新记录时自动分配，也可以是在需要时手动分配。
并发控制：在多用户或高并发的环境下，可能会出现多个用户同时请求生成序列号的情况。

4. 分布式环境下-序列号生成器

分布式系统里面的序列号，也就是分布式ID，通常有两种生成策略，一种是基于号段模式，一种是基于雪花算法

4.1 基于号段模式

号段模式是一种将序列号预先生成并存储起来的方法。在分布式系统中，可以为每个服务或节点分配一个独立的号段，以确保各个节点生成的序列号不会重复。号段模式的主要优势是可以在不同节点之间进行负载均衡，减轻数据库的压力。

优点：

可以在不同节点之间进行负载均衡，减轻数据库的压力。

缺点:

是需要维护号段的分配和回收，以防止序列号的浪费。此外，如果一个节点发生故障，其分配的号段可能无法被其他节点使用。

步骤：

为每个服务或节点分配一个唯一的号段，例如，节点A分配号段[10001,20000]，节点B分配号段[20001, 30000]等。
每个节点在本地生成序列号，不需要与其他节点进行通信。
当一个节点的号段用完时，从中央存储分配一个新的号段。

适用场景：

对ID连续性有要求的场景：号段模式生成的ID具有一定的连续性，因为每个节点使用的号段是连续的。
可接受预分配号段的场景：号段模式需要预先为各个节点分配号段，可能导致一定程度的ID浪费。如果可以接受这种情况，号段模式是一个不错的选择。
高并发、低延迟场景：号段模式在本地生成序列号，不需要频繁访问数据库，因此在高并发、低延迟场景下具有优势。

不适用场景：

要求强一致性的场景：号段模式的节点分配是独立的，如果某个节点发生故障，其分配的号段可能无法被其他节点使用。这可能导致在一些要求强一致性的场景下不太适用。

4.1.1 基于号段模式的一个 demo

public class SequentialGenerator {
    private String key;          // 序列标识
    private String rollingKey;   // 号段滚动更新标识
    private long current;        // 当前序列号
    private int offset;          // 当前序列号在号段中的偏移量
    private int step;            // 号段步长
    private List<Long> segment;  // 号段

    public SequentialGenerator(String key, String rollingKey, int step) {
        this.key = key;
        this.rollingKey = rollingKey;
        this.step = step;
        this.segment = new ArrayList<>();
        this.offset = step;
        this.current = -1L;
    }

    // 生成下一个序列号
    public synchronized long next() {
        if (offset >= step || current == -1L) {
            updateSegment();
        }
        current = segment.get(offset++);
        return current;
    }

    // 更新号段
    private void updateSegment() {
        // 生成新的号段
        segment = getNextSegment(key, rollingKey, step);
        offset = 0;
    }

    // 获取下一个号段
    private List<Long> getNextSegment(String key, String rollingKey, int step) {
        // 根据key和rollingkey获取下一个号段
        // 省略具体实现细节
        return new ArrayList<>();
    }
}

上述代码中，SequentialGenerator是一个简单的序号生成器类，其中包含了key、rollingkey、current、offset、step和segment等属性。
在next()方法中，序列号会根据当前号段和偏移量来生成，如果偏移量达到了号段的最大值，就会通过updateSegment()方法来更新号段。
在updateSegment()方法中，号段的生成是通过getNextSegment()方法来实现的，该方法中就可以根据key和rollingkey来生成新的号段。这里的具体实现细节省略了，因为不同的实现方式可能会有所不同。

可能有人对key,rollingkey这两个参数没有理解透彻，这里我详细说一下：

4.1.1.1 key：

key是用来标识序号生成器中的一个特定的序列的。通常情况下，每个序列都有一个唯一的key来标识，以便在需要对序列进行操作（如增加、删除、查询等）时能够快速找到对应的序列。在生成序号时，key通常会被包含在生成规则中，用于确定序号生成的方式和规则。

你可以理解把keyl理解为业务类型或者业务标识符，用于区分不同的业务或者模块，以便生成不同的序号。通常情况下，一个序号生成器会对应一个key，用于唯一标识一个业务或者模块，同时也可以方便地进行管理和维护。

比如，在生成订单号时，可以将"order"作为key传递给序号生成器，以便生成唯一的订单号。而在生成库存编号时，可以将"inventory"作为key传递给序号生成器，以便生成唯一的库存编号。通过对不同的业务使用不同的key，可以避免序号重复和混淆，同时也可以方便地进行业务识别和管理。

4.1.1.2 rollingkey：

rollingkey用来更新序列中的号段（segment）以便生成新的序号。rollingkey的具体含义和作用取决于序号生成器的实现方式和规则，但通常它会和序列中的号段相关联，用来确定生成新号段的条件和规则。当rollingkey的值发生变化时，序号生成器会利用新的rollingkey来生成新的号段，从而保证生成的序号是唯一的且连续的。

rollingkey可以理解为是一个用于滚动更新号段的规则，通常情况下会使用时间日期等具有连续性的值作为rollingkey，以便在不断更新rollingkey的同时保证生成的序号是唯一的且连续的。

使用时间日期作为rollingkey是比较常见的做法，因为时间具有不可重复性和连续性，可以保证生成的序号是唯一的且按照一定的顺序生成。例如，使用当前日期作为rollingkey，每天更新一次rollingkey，可以生成每天的唯一号段，以便生成当天的序号。

除了时间日期，rollingkey也可以使用其他具有连续性和唯一性的值，比如自增长的序号、分布式锁等。不同的应用场景和需求可能会需要不同的rollingkey，需要根据实际情况进行选择和调整

4.1.1.2.1 rollingkey滚动规则

rollingkey的滚动规则是根据具体的应用场景和需求而定的，不同的规则会影响到号段的生成和序号的连续性。以下是一些常见的rollingkey滚动规则：

时间日期滚动：使用当前时间日期作为rollingkey，以便每隔一段时间（如一天、一小时）生成新的号段，保证生成的序号是唯一的且按照时间顺序生成。
自增长滚动：使用自增长的序号作为rollingkey，以便在每次生成序号时自动更新rollingkey，保证生成的序号是唯一的且按照序号顺序生成。
分布式锁滚动：使用分布式锁作为rollingkey，以便在分布式环境中保证多个实例之间的唯一性，保证生成的序号是唯一的且按照一定的顺序生成。
系统参数滚动：使用系统参数作为rollingkey，以便根据系统参数的变化来滚动号段，保证生成的序号是唯一的且按照一定的规则生成。

滚动规则	适用场景	适用业务类型	特点
时间日期滚动	常见于单机环境，用于生成按时间顺序排列的序号	订单、账单、流水等需要按时间顺序生成的业务	可以生成连续、有序的序号，但在分布式环境中可能存在重复序号的问题
自增长滚动	常见于单机环境，用于生成按序号顺序排列的序号	商品、库存、分类等需要按序号生成的业务	可以生成连续、有序的序号，但需要考虑并发情况下的线程安全性
分布式锁滚动	常见于分布式环境，用于保证多个实例之间的唯一性	订单、支付、账单等需要在分布式环境中保证唯一性的业务	可以生成连续、有序的序号，且可以在分布式环境中保证唯一性，但需要考虑分布式锁的性能问题
系统参数滚动	常见于根据系统参数生成序号的场景，如批次号、流水号等	批次、流水、任务等需要根据系统参数生成序号的业务	可以根据系统参数的变化来滚动号段，灵活性较高，但需要确保系统参数的唯一性和连续性

4.2 基于雪花算法(Snowflake)模式

雪花算法是一种生成全局唯一ID的方法，特点是高性能、低延迟。该算法将一个64位整数分为三部分：时间戳、节点ID和序列号。通过这三部分的组合，可以确保生成的ID在分布式环境中是唯一的。

雪花算法是一种去中心化的序列号生成策略，不依赖于数据库或其他中央存储。各个节点可以独立生成序列号，而不需要与其他节点进行通信。

优点

不需要中央存储和协调，各个节点可以独立生成ID。此外，雪花算法生成的ID具有时间有序性，便于数据的检索和管理。

缺点

受系统时间的影响，如果系统时间出现回拨，可能导致ID重复。为了解决这个问题，可以采用NTP服务器进行时间同步，或者使用逻辑时钟等方法。

适用场景：

全局唯一且无需连续性的场景：雪花算法生成的ID具有全局唯一性，但不保证连续性。适用于无需连续ID的场景。
时间有序性场景：雪花算法生成的ID具有时间有序性，有助于数据的检索和管理。
高并发、低延迟场景：雪花算法不依赖于数据库或其他中央存储，各个节点可以独立生成ID，性能较好。

不适用场景：

系统时间敏感的场景：雪花算法受系统时间的影响，如果系统时间出现回拨，可能导致ID重复。在对系统时间敏感的场景下，需要采取一些措施，如使用NTP服务器进行时间同步或者使用逻辑时钟。

以上无论是单节点环境，还是分布式环境都会遇到并发问题，当然现在的开发环境大都是分布式环境，下面针对并发问题提供一下建议。

5. 并发建议：

优先考虑使用原子操作：原子操作通常提供较好的性能，并且在实现中较为简单。例如，在Java中，可以使用AtomicLong、AtomicInteger等原子类来实现。
使用锁机制时注意性能影响：如果选择使用锁机制，请确保锁的粒度适当，避免过于粗粒度的锁导致性能瓶颈。可以使用Java的synchronized关键字或java.util.concurrent.locks包中的锁实现。
在分布式系统中使用分布式锁：在分布式系统中，可以使用分布式锁（如Redis或Zookeeper实现）来确保跨应用程序实例的唯一性。但请注意，分布式锁可能会增加系统复杂性和延迟。
考虑使用预先生成序列号的策略：在某些场景下，可以预先生成一定数量的序列号并缓存起来。这样，在需要生成序列号时，可以从缓存中获取而不是实时生成。这种方法可以减少并发冲突的可能性，并提高性能。但需要确保缓存区的大小和更新策略合适，以免耗尽序列号或导致生成过多的未使用序列号。
按需生成或使用ID池：另一种策略是按需生成序列号，即在需要时才生成新的序列号。或者使用ID池的概念，预先生成一定数量的序列号并存储在池中。当需要新序列号时，从池中获取并在使用后归还。这种方法可以降低并发冲突的概率，但可能增加系统复杂性。
根据业务需求选择合适的ID生成策略：不同的业务场景可能有不同的ID生成需求，例如，有的场景需要全局唯一ID，有的场景可能只需要局部唯一ID。根据具体需求，选择适合的ID生成策略。

6. 拓展与思考

为了实现一个高性能、高可用的序列号生成器，可以参考以下几点：

监控和调优：密切关注序列号生成器的性能，如生成速度、响应时间等指标。根据监控数据，对生成器进行调优，以确保满足系统的性能需求。
容错和高可用：为了确保在发生故障时序列号生成器仍能正常工作，可以设计容错和高可用机制，如使用主备切换、分布式部署等策略。
系统扩展性：随着系统规模的增长，序列号生成器的负载可能会增加。因此，在设计序列号生成器时，要考虑扩展性，确保在负载增加时能够扩展以满足需求。
安全性：确保序列号生成器的安全性，避免潜在的安全风险。例如，在生成有规律的序列号时，可能会泄露系统的信息。因此，在设计序列号生成器时，可以考虑混淆或加密序列号，以提高安全性。
文档和维护：编写详细的文档，记录序列号生成器的设计、实现和使用方法，以便于其他开发者理解和维护。同时，保持代码的可读性和可维护性，以便于日后的优化和扩展。
测试：对序列号生成器进行充分的测试，包括功能测试、性能测试、压力测试等，以确保其能够在各种场景下正常工作。

总之，实现一个高性能、高可用的序列号生成器需要从多方面来考虑。根据实际需求和场景，选择合适的策略并进行优化，以确保序列号生成器能够满足系统的需求。同时，持续关注序列号生成器的性能和可用性，以便在需要时进行调整和优化。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435579.html

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