发号器应具有的特性：
- 发号器作为一个独立的系统对外提供服务、满足高可用、高并发、弱依赖、不存在单点问题
- 服务自我监控与治理
- 现有系统接入成本低
- ID具有唯一性：不能出现重复的ID号
- 趋势递增
实现方案
目前常见的发号器实现方案如下
1.UUID
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。
优点：
- 性能非常高：本地生成，没有网络消耗。
缺点：
- 不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。
- 信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
- ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题，比如做DB主键的场景下，UUID就非常不适用
2.snowflake方案
这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等，比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图
41-bit的时间可以表示（1L<<41）/(1000L*3600*24*365)=69年的时间，10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s，这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
这种方式的优缺点是：
优点：
- 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
- 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
- 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。
缺点：
- 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
3.数据库生成
以MySQL举例，利用给字段设置auto_increment_increment和auto_increment_offset来保证ID自增，每次业务使用下列SQL读写MySQL得到ID号。
begin;
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
commit;
这种方案的优缺点如下：
优点：
- 非常简单，利用现有数据库系统的功能实现，成本小，有DBA专业维护。
- ID号单调自增，可以实现一些对ID有特殊要求的业务。
缺点：
- 强依赖DB，当DB异常时整个系统不可用，属于致命问题。配置主从复制可以尽可能的增加可用性，但是数据一致性在特殊情况下难以保证。主从切换时的不一致可能会导致重复发号。
- ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。
对于MySQL性能问题，可用如下方案解决：在分布式系统中我们可以多部署几台机器，每台机器设置不同的初始值，且步长和机器数相等。比如有两台机器。设置步长step为2，TicketServer1的初始值为1（1，3，5，7，9，11…）、TicketServer2的初始值为2（2，4，6，8，10…）。如下所示，为了实现上述方案分别设置两台机器对应的参数，TicketServer1从1开始发号，TicketServer2从2开始发号，两台机器每次发号之后都递增2。
TicketServer1:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 1
TicketServer2:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 2
假设我们要部署N台机器，步长需设置为N，每台的初始值依次为0,1,2…N-1那么整个架构就变成了如下图所示：
这种架构貌似能够满足性能的需求，但有以下几个缺点：
- 系统水平扩展比较困难，比如定义好了步长和机器台数之后，如果要添加机器该怎么做？假设现在只有一台机器发号是1,2,3,4,5（步长是1），这个时候需要扩容机器一台。可以这样做：把第二台机器的初始值设置得比第一台超过很多，比如14（假设在扩容时间之内第一台不可能发到14），同时设置步长为2，那么这台机器下发的号码都是14以后的偶数。然后摘掉第一台，把ID值保留为奇数，比如7，然后修改第一台的步长为2。让它符合我们定义的号段标准，对于这个例子来说就是让第一台以后只能产生奇数。扩容方案看起来复杂吗？貌似还好，现在想象一下如果我们线上有100台机器，这个时候要扩容该怎么做？简直是噩梦。所以系统水平扩展方案复杂难以实现。
- ID没有了单调递增的特性，只能趋势递增，这个缺点对于一般业务需求不是很重要，可以容忍。
- 数据库压力还是很大，每次获取ID都得读写一次数据库，只能靠堆机器来提高性能。
4.Leaf-segment数据库方案
第一种Leaf-segment方案，在使用数据库的方案上，做了如下改变： - 原方案每次获取ID都得读写一次数据库，造成数据库压力大。改为利用proxy server批量获取，每次获取一个segment(step决定大小)号段的值。用完之后再去数据库获取新的号段，可以大大的减轻数据库的压力。 - 各个业务不同的发号需求用biz_tag字段来区分，每个biz-tag的ID获取相互隔离，互不影响。如果以后有性能需求需要对数据库扩容，不需要上述描述的复杂的扩容操作，只需要对biz_tag分库分表就行。
数据库表设计如下：
+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| biz_tag | varchar(128) | NO | PRI | | |
| max_id | bigint(20) | NO | | 1 | |
| step | int(11) | NO | | NULL | |
| desc | varchar(256) | YES | | NULL | |
| update_time | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP |
+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
重要字段说明：biz_tag用来区分业务，max_id表示该biz_tag目前所被分配的ID号段的最大值，step表示每次分配的号段长度。原来获取ID每次都需要写数据库，现在只需要把step设置得足够大，比如1000。那么只有当1000个号被消耗完了之后才会去重新读写一次数据库。读写数据库的频率从1减小到了1/step，大致架构如下图所示：
test_tag在第一台Leaf机器上是1~1000的号段，当这个号段用完时，会去加载另一个长度为step=1000的号段，假设另外两台号段都没有更新，这个时候第一台机器新加载的号段就应该是3001~4000。同时数据库对应的biz_tag这条数据的max_id会从3000被更新成4000，更新号段的SQL语句如下：
BeginUPDATE table SET max_id=max_id+step WHERE biz_tag=xxx
SELECT tag, max_id, step FROM table WHERE biz_tag=xxx
Commit
这种模式有以下优缺点：
优点：
- Leaf服务可以很方便的线性扩展，性能完全能够支撑大多数业务场景。
- ID号码是趋势递增的8byte的64位数字，满足上述数据库存储的主键要求。
- 容灾性高：Leaf服务内部有号段缓存，即使DB宕机，短时间内Leaf仍能正常对外提供服务。
- 可以自定义max_id的大小，非常方便业务从原有的ID方式上迁移过来。
缺点：
- ID号码不够随机，能够泄露发号数量的信息，不太安全。
- TP999数据波动大，当号段使用完之后还是会hang在更新数据库的I/O上，tg999数据会出现偶尔的尖刺。
- DB宕机会造成整个系统不可用。
对于第二个缺点，Leaf-segment做了一些优化，简单的说就是：
Leaf 取号段的时机是在号段消耗完的时候进行的，也就意味着号段临界点的ID下发时间取决于下一次从DB取回号段的时间，并且在这期间进来的请求也会因为DB号段没有取回来，导致线程阻塞。如果请求DB的网络和DB的性能稳定，这种情况对系统的影响是不大的，但是假如取DB的时候网络发生抖动，或者DB发生慢查询就会导致整个系统的响应时间变慢。
为此，我们希望DB取号段的过程能够做到无阻塞，不需要在DB取号段的时候阻塞请求线程，即当号段消费到某个点时就异步的把下一个号段加载到内存中。而不需要等到号段用尽的时候才去更新号段。这样做就可以很大程度上的降低系统的TP999指标。详细实现如下图所示：
采用双buffer的方式，Leaf服务内部有两个号段缓存区segment。当前号段已下发10%时，如果下一个号段未更新，则另启一个更新线程去更新下一个号段。当前号段全部下发完后，如果下个号段准备好了则切换到下个号段为当前segment接着下发，循环往复。
- 每个biz-tag都有消费速度监控，通常推荐segment长度设置为服务高峰期发号QPS的600倍（10分钟），这样即使DB宕机，Leaf仍能持续发号10-20分钟不受影响。
- 每次请求来临时都会判断下个号段的状态，从而更新此号段，所以偶尔的网络抖动不会影响下个号段的更新。
5.TDDL序列生成方式
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。
下一篇将介绍这几种方案的企业实现案例
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