网站设计团队分工,问答 WordPress,用空间做网站如何做好安全,建设一个交易网站要用多少钱0.普通算法生成id的缺点
1.Leaf-segment数据库方案
第一种Leaf-segment方案#xff0c;在使用数据库的方案上#xff0c;做了如下改变#xff1a; - 原方案每次获取ID都得读写一次数据库#xff0c;造成数据库压力大。改为利用proxy server批量获取#xff0c;每次获取一…0.普通算法生成id的缺点
1.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11000的号段当这个号段用完时会去加载另一个长度为step1000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30014000。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
Begin
UPDATE table SET max_idmax_idstep WHERE biz_tagxxx
SELECT tag, max_id, step FROM table WHERE biz_tagxxx
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。
2.双buffer优化Leaf-segment数据库方案
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。
