浅谈CAS在分布式ID生成方案上的应用
近几篇文章聊CAS被骂得较多，今天还是聊CAS，谈谈CAS在一种“分布式ID生成方案”上的应用。
所谓“分布式ID生成方案”，是指在分布式环境下，生成全局唯一ID的方法。
可以利用DB自增键(auto inc id)来生成全局唯一ID，插入一条记录，生成一个ID：
这个方案利用了数据库的单点特性，其优点为：
•无需写额外代码
•全局唯一
•绝对递增
•递增ID的步长确定
其不足为：
•需要做数据库HA，保证生成ID的高可用
•数据库中记录数较多
•生成ID的性能，取决于数据库插入性能
优化方案为：
•利用双主保证高可用
•定期删除数据
•增加一层服务，采用批量生成的方式降低数据库的写压力，提升整体性能
增加服务后，DB中只需保存当前最大的ID即可，在服务启动初始化的过程中，首先拉取当前的max-id：
select max_id from T;
然后批量获取一批ID，放到id-servcie内存里，并将max-id写回数据库：
update T set max_id=200;
这样，id-service就拿到了[100, 200]这一批ID，上游在获取ID时，不用每次都插入数据库，而是分配完100个ID后，再修改max-id的值，这样分配ID的整体性能就增加了100倍。
这个方案的优点：
•数据库只保存一条记录
•性能极大增强
其不足为：
•如果id-service重启，可能内存会有一段已经申请的ID没有分配出去，导致ID空洞，当然，这不是一个严重的问题
•服务没有做HA，无法保证高可用
优化方案为：
•冗余服务，做集群保证高可用
冗余了服务后，多个服务在启动过程中，进行ID批量申请时，可能由于并发导致数据不一致：
select max_id from T;
如上图所示，两个id-service在启动的过程中，同时拿到了max-id为100。
两个id-service同时对数据库的max-id进行写回：
update T set max_id=200;
写回max-id成功后，这两个id-service都以为自己拿到了[100,200]这一批ID，导致集群会生成重复的ID。
问题发生的原因，是并发写回时，没有对max-id的初始值进行比对：
id-service1写回max-id=200成功的条件是，max-id必须等于100
id-service2写回max-id=200成功的条件是，max-id也必须等于100
id-service1写回时，max-id是100，理应写回成功
id-service2写回时，max-id已经被改成了200，不应该写回成功
只要实施CAS乐观锁，在写回时对max-id的初始条件进行比对，就能避免数据的不一致，写回SQL由：
update T set max_id=200;
升级为：
update T set max_id=200 where max_id=100;
这样，id-service2写回时，就会失败：
失败后，id-service2要再次查询max-id：
此时max-id已经变为200，于是id-service2获取到了[200, 300]这一批ID，并将max-id=300写回：
update t set max_id=300 where max_id=200;
写回成功。
这种方案的好处是：
•能够通过水平扩展的方式，达到分布式ID生成服务的无限性能
•使用CAS简洁的保证不会生成重复的ID
其不足为：
•由于有多个service，生成的ID 不是绝对递增的，而是趋势递增的
本文介绍了CAS在分布式ID生成方案上的一种应用，更多的分布式ID生成方案，请参考《细聊分布式ID生成器架构》。
所谓“分布式ID生成方案”，是指在分布式环境下，生成全局唯一ID的方法。
可以利用DB自增键(auto inc id)来生成全局唯一ID，插入一条记录，生成一个ID：
这个方案利用了数据库的单点特性，其优点为：
•无需写额外代码
•全局唯一
•绝对递增
•递增ID的步长确定
其不足为：
•需要做数据库HA，保证生成ID的高可用
•数据库中记录数较多
•生成ID的性能，取决于数据库插入性能
优化方案为：
•利用双主保证高可用
•定期删除数据
•增加一层服务，采用批量生成的方式降低数据库的写压力，提升整体性能
增加服务后，DB中只需保存当前最大的ID即可，在服务启动初始化的过程中，首先拉取当前的max-id：
select max_id from T;
然后批量获取一批ID，放到id-servcie内存里，并将max-id写回数据库：
update T set max_id=200;
这样，id-service就拿到了[100, 200]这一批ID，上游在获取ID时，不用每次都插入数据库，而是分配完100个ID后，再修改max-id的值，这样分配ID的整体性能就增加了100倍。
这个方案的优点：
•数据库只保存一条记录
•性能极大增强
其不足为：
•如果id-service重启，可能内存会有一段已经申请的ID没有分配出去，导致ID空洞，当然，这不是一个严重的问题
•服务没有做HA，无法保证高可用
优化方案为：
•冗余服务，做集群保证高可用
冗余了服务后，多个服务在启动过程中，进行ID批量申请时，可能由于并发导致数据不一致：
select max_id from T;
如上图所示，两个id-service在启动的过程中，同时拿到了max-id为100。
两个id-service同时对数据库的max-id进行写回：
update T set max_id=200;
写回max-id成功后，这两个id-service都以为自己拿到了[100,200]这一批ID，导致集群会生成重复的ID。
问题发生的原因，是并发写回时，没有对max-id的初始值进行比对：
id-service1写回max-id=200成功的条件是，max-id必须等于100
id-service2写回max-id=200成功的条件是，max-id也必须等于100
id-service1写回时，max-id是100，理应写回成功
id-service2写回时，max-id已经被改成了200，不应该写回成功
只要实施CAS乐观锁，在写回时对max-id的初始条件进行比对，就能避免数据的不一致，写回SQL由：
update T set max_id=200;
升级为：
update T set max_id=200 where max_id=100;
这样，id-service2写回时，就会失败：
失败后，id-service2要再次查询max-id：
此时max-id已经变为200，于是id-service2获取到了[200, 300]这一批ID，并将max-id=300写回：
update t set max_id=300 where max_id=200;
写回成功。
这种方案的好处是：
•能够通过水平扩展的方式，达到分布式ID生成服务的无限性能
•使用CAS简洁的保证不会生成重复的ID
其不足为：
•由于有多个service，生成的ID 不是绝对递增的，而是趋势递增的
本文介绍了CAS在分布式ID生成方案上的一种应用，更多的分布式ID生成方案，请参考《细聊分布式ID生成器架构》。