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在业务开发中经常会遇到各种单号生成， 例如快递单号、服务单号、订单号等等。 这些单号生成往往是业务逻辑处理的第一步， 单号生成出问题，必然导致业务走不下去；另外有多少业务量就会至少有多少的单号生成需求。所以单号生成必须高可用，必须高性能。 另外业务不同需要的单号规则可能也不相同， 所以单号服务还必须具备足够的扩展性。
单号定义
在进入正题之前我们先给单号下个定义， 看几个常见的单号形式。
单号是一个数字和字符组成的序列， 它要满足两个条件： 一个是唯一， 保证唯一才可以作为业务标识; 另一个是符合业务需要的规则。 例如下面三个单号：
- 2017030400001 这个单号由两个部分序列号日期20170304+定长5位补0数字00001。
- 010-6541-00001 此单号分三部分， 中间用减号连接， 第一部分为区号， 第二部分为作业单位号码， 第三部分为作业单位产生作业的序号。
- QJ000001 则是由字符QJ开头后面跟随数字序列的单号。
单号数字序列部分的生成
上述单号定义中的数字部分通常是一个自增的数字序列。 我们可以通过数据库的自增列、 数据库的列+1方式、 redis或者memcached的INCR指令来生成这种数字的序列。 这四种方式都可以生成序列， 但各自有各自的好处。
数据库自增列的方式
是通过数据库的内部机制生成的， 在普通PC上每秒约可以生成4000个数字序列， 它的好处是每一个数字序列都会保留一条记录， 记录生成使用时间， 缺点是吞吐量一般， 会占用一定的数据库资源， 如下是一种推荐的表结构：
CREATE TABLE `xx_code_sequence` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`generate_time` timestamp NOT NULL
default CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULTCHARSET=utf8;
此表有两列， id列为bigint类型的自增长字段，作为数字序列的值， generate_time时间戳字段可以记录每一个单号的生成时间。生成数字序列的方式用sql说明如下：
begin trans; insert into `xx_code_sequence`(generate_time)values(current_timestamp); select last_insert_id(); commit;
说明：
- 表名格式xx_code_sequence，sto_code_0分为三部分sto为ownerKey， code固定不变，0表示表的序号，可以有多个下标不同表来支持更高的并发，共有几个表需要在开始确认了，确认的依据是需要满足的并发请求。表的个数必须是2的n次方，例如1， 2， 4， 8，16；
- `id` 即序列的部分值，是通过mysql的自增特性生成的，最终的序列值是id和表序号共同组成的，假定有4个表，序号分别为0，1，2，3；
- 那么序列值为 id<< 2 | table_index; 即id向左移位2位（移位几位取决于表的个数），然后和表序号求或；`generate_time` 为id生成时间，无其他含义。
不同序号的表可以建在不同的数据库上，当某个序号的表不可用时要报警，并切换到其他表上生成数字序列。
数据库的列+1方式
通过对数据库的某列做+1操作， 来得到唯一的数字序列， 是通过数据库的行锁来保障唯一的， 因为涉及到行锁， 所以这种方式生成序列的单行吞吐量不会太大， 适合需要生成多种（每一种放到一行）不同数字生成需求。 如下是一种推荐的表结构：
create table `xx_rowbased_sequence` ( `owner_key` varchar(32) NOT NULL, `current_value` bigint NOT NULL, PRIMARY KEY (`owner_key`) );
表中的ownerKey列为单号种类标识， current_value为+1操作列。生成序列的方式用sql说明如下。
begin trans; UPDATE `xx_rowbased_sequence`SET current_value=current_value+1 WHERE owner_key=’order-no’; SELECT current_value FROM `xx_rowbased_sequence` WHERE owner_key=’order-no’; commit;
需要注意使用此方式生成数字序列事务隔离级别需要是RR。
使用redis/memcached的INCR指令方式
redis/memcached本身可以保证生成数字的唯一性，和高性能。单一redis服务器每秒可以生成约6w左右的数字序列。 但需要注意redis必须配置主从和存储， 以避免在极端情况下redis节点down机， 导致丢失序列或序列重复。
高可用实现
上面介绍了4种生成数字序列的方式， 但要保证高可用， 单靠一种序列生成方式还是不够的， 我们还需要一种高可用的实现。
高可用数字序列生成器内部是2的n次方个底层数字序列生成器， 每个底层序列生成器对应一个下标值， 下标值的范围为[0, 2n-1]。 在生成序列时， 轮询底层生成器， 如果正常， 则将生成结果向左移n位， 并与当前底层序列生成器下标取或得到最终序列值。 如果底层序列生成器发生异常， 则将其标记为不可用， 并轮询下一个底层序列生成器， 直到成功。
高可用实现类com.xttblog.BitwiseLoadBalanceSequenceGen，其内部有x个底层SequenceGen实现，此类会轮询的调用底层SequenceGen来生成序列，如果某个底层序列生成出错，会从可用列表中移除掉，被移除掉的底层SequenceGen在过xx时间（默认为5分钟）后，可以重新加入到可用列表中。如果内部序列生成单个序列时间超时，并在最近n时间内连续超时x次，会被移动到异常列表，在异常列表中时间超过xx时间后，也会被重新放入可用列表中。
如果一个底层序列被标记为不可用， 过配置时间后会将其恢复到可用列表中， 自动恢复机制可以避免底层序列生成器已恢复可用， 而程序却一直不使用此底层序列生成器的情况。
高可用实现的内部结构图， 如下图所示：
其核心方法如下所示：
public long gen(String ownerKey){
long sequence=0;
int currentPartitionIndex=-1;
SequenceGen innerGen=null;
do{
long startTime=System.currentTimeMillis();
boolean hasError=false;
try{
currentPartitionIndex=getCurrentPartitionIndex(ownerKey);
LOGGER.trace("current partition index {}",currentPartitionIndex);
innerGen=innerSequences.get(currentPartitionIndex);
if(innerGen==SkipSequence.INSTANCE){
LOGGER.warn("current partition index {} is skipped",currentPartitionIndex);
if(availablePartitionIndices.contains(currentPartitionIndex)){
LOGGER.warn("current partition index {} is skipped, remove it",currentPartitionIndex);
availablePartitionIndices.remove(Integer.valueOf(currentPartitionIndex));
}
continue;
}
HighAvailablePartitionHolder.setPartition(currentPartitionIndex);
sequence=innerGen.gen(ownerKey);
onGenNewId(ownerKey,currentPartitionIndex,sequence);
LOGGER.trace("genNewId {} with inner {}",sequence,currentPartitionIndex);
break;
}catch(SequenceOutOfRangeException ex){
LOGGER.error("gen error SequenceOutOfRangeException index {} total available {}",
currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
hasError=true;
LOGGER.error("set {} to SKIP",currentPartitionIndex);
this.innerSequences.set(currentPartitionIndex,SkipSequence.INSTANCE);
onError(ownerKey,currentPartitionIndex,innerGen,ex);
LOGGER.error("after onError total available {}/{}",currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
}catch(Exception ex){
LOGGER.error("gen error index {} total available {}",currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
LOGGER.error("gen error ",ex);
hasError=true;
onError(ownerKey,currentPartitionIndex,innerGen,ex);
LOGGER.error("after onError total available {}/{}",currentPartitionIndex,
availablePartitionIndices.size());
}finally{
long usedTime=System.currentTimeMillis()-startTime;
boolean isTimeout=usedTime>timeoutThresholdInMilliseconds;
if(!hasError&&isTimeout){
onTimeout(currentPartitionIndex,innerGen,usedTime);
}
LOGGER.trace("gen usedTime {}",usedTime);
}
}while(true);
return sequence;
}
使用时配置bean使用即可， 如下spring bean xml配置：
<bean id="highAvailableSequenceGen" class="com.xttblog.BitwiseLoadBalanceSequenceGen">
<!-- 指定高可用序列底层序列生成序列后向左移位位数-->
<constructor-arg index="0" value="2"/>
<!-- 指定底层序列 -->
<constructor-arg index="1">
<map>
<!-- key 为底层序列生成值左移位后或的下标-->
<entry key="0">
<bean class="com.xttblog.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceA"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
<entry key="1">
<bean class="com.xttblog.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceB"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
<entry key="2">
<bean class="com.xttblog.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceA"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
<entry key="3">
<bean class="com.xttblog.AutoIncrementTablesSequenceGen">
<property name="dataSource" ref="dataSourceB"/>
<property name="sequenceTableFormat" value="%s_code_%d"/>
</bean>
</entry>
</map>
</constructor-arg>
<!-- 将timeout判断的阈值设置为一个很大的值， 避免timeout应用error的情况发生-->
<property name="timeoutThresholdInMilliseconds" value="200"/>
<!-- 超时多少次后会移出可用列表 -->
<property name="timeoutEventCountThreshold" value="3"/>
<!-- 计算超时异常的时间周期， 以秒为单位 -->
<property name="timeoutTimeThresholdInSeconds" value="60" />
<!-- 移到不可用队列多长时间后会被重新放入可用队列 -->
<property name="onErrorRescueThresholdInSeconds" value="2000"/>
</bean>
高性能实现
单号生成只是业务操作的第一个步骤， 业务操作往往是复杂耗时的， 我们必须保证单号生成的性能， 使其几乎不会影响业务时间。
上述介绍的四种序列生成方式都是跨网络通过中间件获得的序列号，要进一步优化其性能，我们需要将序列放在离CPU更近的地方――内存中。我们使用如下两种方式将数字序列放到CPU更近的地方：
- 将内部序列值向左移位n位， 然后序列的最右n位在内存生成，一次生成2的n次方个数字序列， 然后放在内存队列中；
- 异步提前生成：实时计算序列号方法被调用的速度， 然后在异步线程（池）中生成最近x ms需要的序列，放入内存队列中备用
这两种方式并不一定都需要， 置放入内存队列中的数字序列越多，重启时丢失的也会越多。
其内部结构图示如下：
高性能序列使用的bean配置如下：
<bean class="com.xttblog.QueuedSequenceGen" id="queuedSequenceGen" init-method="start" destroy-method="stop">
<!-- 指定内部序列， 通常是一个高可用的内部序列-->
<constructor-arg index="0" ref="haSequenceGen" />
<!-- 指定内存中生成的bit位数-->
<property name="memoryBitLength" value="3"/>
<!--异步生成配置-->
<property name="enableAsync" value="true"/>
<property name="asyncTask">
<bean class="com.xttblog.QueuedSequenceGen$AsyncTask">
<constructor-arg index="0" ref="queuedSequenceGen"/>
<property name="loopSleepInterval" value="20"/>
<property name="reserveTimeInMilliseconds" value="10"/>
</bean>
</property>
<!--结束异步配置-->
</bean>
通过设定memoryBitLength，指定序列的最右的memoryBitLength位在内存中生成以提高生成的效率。 需要注意memoryBitLength值越大则在内存中的序列条数越多， 性能越高， 如果发生重启时丢失的序列也会越多， 要根据情况来设置。 支持异步生成序列值， 异步生成的速度会根据序列值消费速度自适应。
关于可扩展性
单号规则多种多样， 不能每增加一种规则就增加一个需求， 我们需要相对灵活的扩展性。 上述介绍了多种单号数字序列的生成方式， 和数字序列生成的高可用和高性能实现， 他们都实现了同一个接口：
/**
* 根据序列业务类型生成新序列的接口
* 生成序列是大致递增的
*/
public interface SequenceGen {
/**
* 生成序列
* @param ownerKey 序列业务key
* @return 新序列值
*/
long gen(String ownerKey);
}
有了这个统一的数字序列生成接口， 我们可以扩展多种不同的数字序列生成方式。 或者实现不同的高可用、高性能机制。
另外在本文的开头我们介绍了多种不同的单号生成规则， 要灵活满足这些不同的规则， 我们使用表达式来表达单号的组合规则， 通过将表达式解析成不同的Expression来实现不同单号部分的生成。 下面我们看一个单号表达式的示例， 如下是一个spring bean配置：
<!-- 单号生成bean, 在应用中注入此bean生成单号 -->
<bean class="com.xttblog.SmartSNGen" name="snGen">
<!-- 序列号的表达式， 见下面说明 -->
<constructor-arg value="@{ownerKey, value=SN}-@{bean, ref=sequence}-@{com.xttblog.CheckSumExpression}"/>
<!-- 表达式解析器 -->
<property name="interpreter">
<!-- 单号生成器的表达式解释器， 固定为SmartInterpreter-->
<bean class="com.xttblog.SmartInterpreter" name="smartInterpreter"/>
</property>
</bean>
SmartSNGen类负责根据表达式生成不同规则的单号，其构造函数第一个参数值：
@{ownerKey, value=SN}-@{bean, ref=sequence}-@{com.xttblog.CheckSumExpression} 即为表达式， 该表达式分为五个部分：
- @{ownerKey, value=SN} 在表达式生成的上下文中写入key为ownerKey值为SN的参数“-“ 表示静态表达式“-”
- @{bean, ref=sequence} 指定引用id为sequence的spring bean来生成表达式的一部分“-“表示静态表达式”-“
- @{com.xttblog.CheckSumExpression} 表示要创建指定类com.xttblog.CheckSumExpression的实例来生成表达式的一部分
该bean的interpreter属性指定了表达式的解释器，该解释器会将表达式值转换为实现了Expression接口的对象，通过该对象可以计算出单号的值。
表达式解释器查找表达式中的“@{”和“}”对，将其内部的表达式解析为动态表达式，将其他部分的表达式解析为静态表达式。动态表达式分为三种类型：
- spring配置文件中的bean引用表达式
- 指定上下文参数的表达式
- 指定自定义类型的表达式
第3种表达式留出任意扩展自定义表达式的扩展点。
Expression接口定义如下：
import com.xttblog.GenContext;
//SmartSNGen表达式接口
public interface Expression {
/**
* 计算表达式的值
* @param context 表达式计算上下文， 表达式可以根据需要将计算中间值存储到上下文中， 以便在表达式之间共享数据
* @return 表达式计算值
*/
Object eval(GenContext context);
/**
* 计算优先级， 优先级越高越先执行， 如果表达式需要依赖其他表达式的值， 则要在依赖表达式计算之后执行
* @return 执行顺序
*/
ExecuteOrder executeOrder();
/**
* 该表达式的最大字符串长度值
*
* @return 最大长度值
*/
int maxLength();
}
通过实现此接口即可实现任何自定义的单号生成逻辑。如下是自定义的单号校验位生成表达式示例：
public class CheckSumExpressionimplements Expression {
public Object eval(GenContext context) {
Long newId = (Long) context.get("sequence");
if (newId == null) {
throw newRuntimeException("sequence can not be null when calculate checksum");
}
return newId * 9 % 31 % 10;
}
public ExecuteOrder executeOrder() {
return ExecuteOrder.AfterNormal;
}
public int maxLength() {
return 1;
}
}
总结
本文提到了多种单号数字序列生成方式，还介绍了高可用、高性能以及扩展性的实现方式。
- 要根据场景， 并发量， 单号类型数量选择数字序列生成方式；
- 不要裸奔， 要使用高可用+高性能序列生成器， 保证单号生成方式的可用性和性能；
- 底层序列要从物理上做隔离， 否则出现硬件故障高可用机制也会时效；
- 使用了多个底层序列生成方式时生成的序列是大致自增， 不能保证完全自增， 这是设计使然， 如果要保证完全自增， 则会出现单点， 在完全自增和单点的选择上， 我们选择了大致自增+非单点；
- 高性能序列生成的性能可以通过调节其memoryBitLength属性来提高， 但要根据业务实际情况来做选择，memoryBitLength属性值越高在内存生成的序列数越多，性能越高， 但在进程停止时丢失的序列也会越多。
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本文原文出处：业余草： » 高可用高性能可扩展的单号生成方案