为了标识一段数据，通常我们会为其指定一个唯一id，比如利用MySQL数据库中的自增主键。 但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的，并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此，产生了多种解决方案，如UUID，SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。

Vitess全局唯一id生成

在Vitess实现方案中，每个设置了全局唯一列的表，都会对应一张sequence序列表。例如对于表user，会对应一张名为user_seq的序列表，原表与序列表的关联关系会记录在元数据中。user表以及user_seq这两张表元数据信息分别如下：

user表元数据：分片键为name列，分片算法为hash；全局唯一列为id列，依赖user_seq表生成具体的值。

{ "tables": { "user": { "column_vindexes": [ { "column": "name", "name": "hash" } ], "auto_increment": { "column": "id", "sequence": "user_seq" } } } }

user_seq表元数据：表类型标识为sequence。

{ "tables": { "user_seq": { "type": "sequence" } } }

所有sequence表表结构相同，如下所示：

CREATE TABLE user_seq ( id int, next_id bigint, cache bigint, PRIMARY KEY (id) ) COMMENT 'vitess_sequence';

且其中只有一条id为0的数据：

mysql> select * from user_seq; +----+---------+-------+ | id | next_id | cache | +----+---------+-------+ | 0 | 1000 | 100 | +----+---------+-------+

sequence表可以认为是一个分号器，cache字段表示每次发放号段的个数，next_id列表示每次发放号段的起始值。Vitess每个分片在初始化时会从sequence根据next_id、cache获取号段保存在VtTablet（MySQL实例前的代理服务）的内存中，当内存中号段耗尽时，再次从sequence表中获取新号段。

我们深入代码看一下具体的实现逻辑：

// 获取sequence的方法 func (qre *QueryExecutor) execNextval() (*sqltypes.Result, error) { // 从plan中获取inc（为要获取的id数量）以及tableName inc, err := resolveNumber(qre.plan.NextCount, qre.bindVars) tableName := qre.plan.TableName() t := qre.plan.Table t.SequenceInfo.Lock() defer t.SequenceInfo.Unlock() if t.SequenceInfo.NextVal == 0 || t.SequenceInfo.NextVal+inc > t.SequenceInfo.LastVal { // 在事务中运行 _, err := qre.execAsTransaction(func(conn *StatefulConnection) (*sqltypes.Result, error) { // 使用select for update锁住行数据以免在计算并更新新值期间被其他线程修改 query := fmt.Sprintf("select next_id, cache from %s where id = 0 for update", sqlparser.String(tableName)) qr, err := qre.execSQL(conn, query, false) nextID, err := evalengine.ToInt64(qr.Rows[0][0]) if t.SequenceInfo.LastVal != nextID { // 如果从_seq表读取得到的id值小于tablet缓存中id，则将缓存中的值更新到_seq表中 if nextID < t.SequenceInfo.LastVal { log.Warningf("Sequence next ID value %v is below the currently cached max %v, updating it to max", nextID, t.SequenceInfo.LastVal) nextID = t.SequenceInfo.LastVal } t.SequenceInfo.NextVal = nextID t.SequenceInfo.LastVal = nextID } cache, err := evalengine.ToInt64(qr.Rows[0][1]) // 按照cache的倍数获取到大于inc量的缓存，计算出新newLast newLast := nextID + cache for newLast < t.SequenceInfo.NextVal+inc { newLast += cache } // 将新的边界值更新到_seq表中 query = fmt.Sprintf("update %s set next_id = %d where id = 0", sqlparser.String(tableName), newLast) _, err = qre.execSQL(conn, query, false) t.SequenceInfo.LastVal = newLast }) } // 返回获取的sequence值 更新SequenceInfo ret := t.SequenceInfo.NextVal t.SequenceInfo.NextVal += inc return ret }

从源码中可以看到：

补充说明：

1. sequence表为非拆分的表。

2. 全局唯一id生成无法保证连续性。

VtDriver实现方式

在Vitess的SDK客户端方案VtDriver中，sequence的生成逻辑被封装在了MySQL驱动包本身当中，与Vitess的方案类似，对于设置了全局自增的表，其sequence的生成同样依赖于对应的序列表，序列表的结构与Vitess的序列表相同（参上），但是读取并更新字段next_id的方式使用了CAS的方案：

public long[] querySequenceValue(Vcursor vCursor, ResolvedShard resolvedShard, String sequenceTableName) throws SQLException, InterruptedException { // cas 重试次数限制 int retryTimes = DEFAULT_RETRY_TIMES; while (retryTimes > 0) { // 查询_seq表中的sequence设置，其中cache为本地缓存的大小 String querySql = "select next_id, cache from " + sequenceTableName + " where id = 0"; VtResultSet vtResultSet = (VtResultSet) vCursor.executeStandalone(querySql, new HashMap<>(), resolvedShard, false); long[] sequenceInfo = getVtResultValue(vtResultSet); long next = sequenceInfo[0]; long cache = sequenceInfo[1]; // 将计算出的next_id的值尝试更新到_seq表中，如果失败则重新读取并更新，直到成功为止 String updateSql = "update " + sequenceTableName + " set next_id = " + (next + cache) + " where next_id =" + sequenceInfo[0]; VtRowList vtRowList = vCursor.executeStandalone(updateSql, new HashMap<>(), resolvedShard, false); if (vtRowList.getRowsAffected() == 1) { sequenceInfo[0] = next; return sequenceInfo; } retryTimes--; Thread.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 6)); } throw new SQLException("Update sequence cache failed within retryTimes: " + DEFAULT_RETRY_TIMES); }

在源码中可以看到：

VtDriver中使用sequence的方式与MySQL自增键类似，如果设置了sequence的表在插入数据的过程中，自增列没有给定具体的值，会直接从本地缓存中获取自增ID，如果无缓存或者缓存不足时，才会路由到序列表所在MySQL服务获取sequence值。

事务+锁表 or CAS ？

在Vitess实现sequence的源码当中，其更新序列表的过程为：开启事务时执行select for update，使用表锁，保证多线程安全。在现实往往充满了不确定性，我们可以想象一下：如果应用锁了数据库中的表后，由于自身的性能原因等而迟迟没有执行commit操作，或者应用节点出现了宕机的情况，此时：

应用宕机后，其持有的锁不会被释放！后续任何其他连接对于该表的任何SQL都会被持续阻塞！

​VtDriver作为Vitess的客户端方案，如果其sequence实现采用事务锁的方式，由于各个应用端都会与MySQL服务直连，即各个应用获取sequence的过程都会产生锁表的行为。此时，一旦应用端由于某些原因出现锁表时长增大，甚至于应用宕机的情况，则所有应用都会由于其锁表而产生非常明显的性能下降甚至死锁。采用cas的方式使得整个过程不需要显式的开启事务，不需要锁行，自然也不存在潜在的死锁风险。当然，CAS在并发高于一定程度时会出现各个线程互相争抢资源，此时会有更新失败不断重试的情况发生，给CPU带来一定的压力，而这可以通过设置更大的cache值，增加本地缓存数量的方式来调节。

作者：京东零售 金越

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