弹性伸缩设计 Java+MySQL实现支持横向扩展的分布式ID生成服务-优快云博客

分布式ID生成服务设计

分布式ID生成服务需要满足高可用、高性能、全局唯一、趋势递增等特性。以下是基于Java和MySQL的实现方案，支持横向扩展。

数据库设计

使用MySQL的InnoDB表存储ID段分配信息，避免单点故障。表结构如下：

CREATE TABLE `id_generator` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `biz_tag` varchar(64) NOT NULL COMMENT '业务标识',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大ID',
  `step` int(11) NOT NULL COMMENT '号段步长',
  `version` bigint(20) NOT NULL COMMENT '乐观锁版本号',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_biz_tag` (`biz_tag`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

号段模式实现

采用号段分配方式降低数据库压力。每个业务标识获取一个ID段，缓存到本地内存中。

public class SegmentIdGenerator {
    private volatile Segment currentSegment;
    private volatile Segment nextSegment;
    private final ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
    
    public synchronized Long getNextId(String bizTag) {
        if (currentSegment == null || !currentSegment.hasRemaining()) {
            if (nextSegment != null && nextSegment.hasRemaining()) {
                currentSegment = nextSegment;
                nextSegment = null;
            } else {
                currentSegment = loadSegmentFromDb(bizTag);
            }
            preloadNextSegment(bizTag);
        }
        return currentSegment.getNextId();
    }
    
    private void preloadNextSegment(String bizTag) {
        executor.execute(() -> {
            if (nextSegment == null || !nextSegment.hasRemaining()) {
                nextSegment = loadSegmentFromDb(bizTag);
            }
        });
    }
    
    private Segment loadSegmentFromDb(String bizTag) {
        // 数据库操作获取新号段
    }
}

数据库更新策略

使用乐观锁保证并发安全，避免ID重复：

public boolean updateMaxId(String bizTag, long newMaxId, long oldVersion) {
    String sql = "UPDATE id_generator SET max_id=max_id+step, version=version+1 " 
               + "WHERE biz_tag=? AND version=?";
    try (Connection conn = dataSource.getConnection();
         PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql)) {
        stmt.setString(1, bizTag);
        stmt.setLong(2, oldVersion);
        return stmt.executeUpdate() > 0;
    }
}

服务层设计

构建Spring Boot服务提供RESTful API：

@RestController
@RequestMapping("/api/id")
public class IdController {
    
    @GetMapping("/next")
    public Response<Long> nextId(@RequestParam String bizTag) {
        Long id = idGenerator.getNextId(bizTag);
        return Response.success(id);
    }
}

横向扩展方案

采用多实例部署时，可通过以下方式保证扩展性：

每个实例初始化时注册到Zookeeper或Redis，获取唯一实例标识将实例标识作为ID高位部分，结合数据库生成的ID低位部分例如：64位ID = 16位实例标识 + 48位数据库生成ID

public class DistributedIdGenerator {
    private final int instanceIdBits = 16;
    private final long instanceId;
    
    public DistributedIdGenerator() {
        this.instanceId = registerInstanceAndGetId();
    }
    
    public long generateId() {
        long sequenceId = segmentIdGenerator.getNextId();
        return (instanceId << (64 - instanceIdBits)) | sequenceId;
    }
}

性能优化措施

适当增大号段步长，减少数据库访问频率使用双缓冲机制预加载下一个号段添加本地缓存应对突发流量监控号段消耗速度，动态调整步长

public class DynamicStepAdjuster {
    public int calculateNewStep(int currentStep, long usedTime) {
        // 根据历史消耗时间动态计算新步长
        return Math.min(currentStep * 2, MAX_STEP);
    }
}

容灾方案

数据库主从部署，故障时自动切换添加本地文件备份，数据库不可用时降级处理定期检查ID使用情况，避免号段浪费实现监控报警机制，及时发现异常

监控指标

实现以下监控项保证服务健康： ID生成速率号段消耗时间数据库更新成功率服务响应时间实例负载情况

这种设计结合了数据库的可靠性和内存的高性能，通过号段分配和实例标识支持横向扩展，适合中等规模分布式系统。对于超大规模系统，可考虑雪花算法等完全分布式方案。