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数据测试 破局主键重复问题的坎坷路 | 京东物流技术团队

京东云开发者 · 2023年08月30日 · 1779 次阅读

伴随着业务的不断发展，逐渐由单库单表向分库分表进行发展。在这个过程中不可避免的一个问题是确保主键要的唯一性，以便于后续的数据聚合、分析等等场景的使用。在进行分库分表的解决方案中有多种技术选型，大概分为两大类客户端分库分表、服务端分库分表。例如 Sharding-JDBC、ShardingSphere、 MyCat、 ShardingSphere-Proxy、Jproxy(京东内部已弃用) 等等。

在这个燥热的夏天，又突然收到告警，分库分表的主键冲突了，这还能忍？不，坚决不能忍，必须解决掉！后面咱们慢慢道来是如何破局的，如何走了一条坎坷路……

翻山第一步

咱们的系统使用的是 ShardingSphere 进行分库分表的，大概的配置信息如下：（出于信息的安全考虑，隐藏了部分信息，只保留的部分内容，不要在意这些细节能说明问题即可）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:sharding="http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding/sharding.xsd">

    <!--数据源-->
    <bean id="database1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close">
    </bean>
    <bean id="database2" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close">
    </bean>
    <bean id="database3" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close">
    </bean>

    <sharding:inline-strategy id="databaseStrategy" sharding-column="cloum1" algorithm-expression="table1_$->{(Math.abs(cloum1.hashCode()) % 512).intdiv(32) }" />
    <sharding:inline-strategy id="orderNoDatabaseStrategy" sharding-column="cloum2" algorithm-expression="table2_$->{(Math.abs(cloum2.hashCode()) % 512).intdiv(32) }" />
    <sharding:inline-strategy id="businessNoDatabaseStrategy" sharding-column="cloum3" algorithm-expression="table3_$->{(Math.abs(cloum3.hashCode()) % 512).intdiv(32) }" />
    <!-- 主键生成策略 -雪花算法-->
    <sharding:key-generator id="idKeyGenerator" type="SNOWFLAKE" column="id" props-ref="snowFlakeProperties"/>

    <sharding:data-source id="dataSource">
        <sharding:sharding-rule data-source-names="database1,database2,database3">
            <sharding:table-rules>

                <sharding:table-rule logic-table="table1"
                                     actual-data-nodes="database1_$->{0..15}.table1_$->{0..31}"
                                     database-strategy-ref="orderNoDatabaseStrategy"
                                     table-strategy-ref="order_waybill_tableStrategy"
                                     key-generator-ref="idKeyGenerator"/>

                <sharding:table-rule logic-table="table2"
                                     actual-data-nodes="database2_$->{0..15}.table2_$->{0..31}"
                                     database-strategy-ref="databaseStrategy"
                                     table-strategy-ref="waybill_contacts_tableStrategy"
                                     key-generator-ref="idKeyGenerator"/>

                <sharding:table-rule logic-table="table3"
                                     actual-data-nodes="database3_$->{0..15}.table3->{0..31}"
                                     database-strategy-ref="databaseStrategy"
                                     table-strategy-ref="waybill_tableStrategy"
                                     key-generator-ref="idKeyGenerator"/>
            </sharding:table-rules>
        </sharding:sharding-rule>
    </sharding:data-source>


    <bean id="sqlSessionFactory" class="com.baomidou.mybatisplus.extension.spring.MybatisSqlSessionFactoryBean">
        <property name="dataSource" ref="dataSource" />
        <property name="configLocation" value="classpath:spring/mybatis-env-setting.xml"/>
        <property name="mapperLocations" value="classpath*:/mapper/*.xml"/>
    </bean>

</beans>

从上面的配置可以看出配置的是"SNOWFLAKE" 主键使用的是雪花算法，雪花算法产生的 ID 的组成总计 64 位，第一位为符号位不用，后 41 位为时间戳用于区别不同的时间点，在后面 10 位为 workId 用于区别不同的机器，最后 12 位为 sequence 用于同一时刻同一机器的并发数量。

那接下来就看看咱们自己的系统是怎么配置的吧,其中的属性 snowFlakeProperties 配置如下,其中的 max.vibration.offset 配置表示 sequence 的范围为 1024。按照正常的理解任何单个机器的配置都很难达到这个并发量，难道是这个值没有生效？

<sharding:key-generator id="idKeyGenerator" type="SNOWFLAKE" column="id" props-ref="snowFlakeProperties"/>

shardingsphere 中实现获取主键的实现源码如下简述，具体的实现类 org.apache.shardingsphere.core.strategy.keygen.SnowflakeShardingKeyGenerator,从源码看源码竟然一个日志都没有，那让咱们怎么去排查呢？怎么证明咱们的猜想是否正确的呢？囧……

真是败也萧何成也萧何，shardingsphere 是通过 java 的 SPI 的方式进行的主键生成策略的扩展。自定义实现方式如下：实现 org.apache.shardingsphere.spi.keygen.ShardingKeyGenerator 接口，如果自己想要实现使用 SPI 方式进行加载即可，那就让咱们自己加日志吧，走你……

既然都自己写实现了，那日志就该加的都加吧，咱这绝不吝啬这几行日志

修改主键选择生成策略为自己实现的类 type="MYSNOWFLAKE"

<sharding:key-generator id="idKeyGenerator" type="MYSNOWFLAKE" column="id" props-ref="snowFlakeProperties"/>

启动看日志，属性中有 max.vibration.offset=1024 这个属性，竟然依旧拿到的还是默认的值 1，惊讶中，细细一瞅，终究发现了问题，在 getProperty(key) 时如果返回的不是 String 类型那么为 null，进而取值默认值 1。从咱们的系统配置中可以看到系统配置的 int 类型的的 1024，所以取值默认值 1 就说通了。

INFO 2023-08-17 14:07:51.062 2174320.63604.16922524693996408 176557 com.jd.las.waybill.center.config.MySnowflakeShardingKeyGenerator.getMaxVibrationOffset(MySnowflakeShardingKeyGenerator.java:107) -- 选择自定义的雪花算法获取到的properties={"max.vibration.offset":1024,"worker.id":"217","max.tolerate.time.difference.milliseconds":"3000"}
INFO 2023-08-17 14:07:51.063 2174320.63604.16922524693996408 176558 com.jd.las.waybill.center.config.MySnowflakeShardingKeyGenerator.getMaxVibrationOffset(MySnowflakeShardingKeyGenerator.java:110) -- 选择自定义的雪花算法获取到的getMaxVibrationOffset=1

截止到目前主键重复的问题终于可以解释的通了，因为并发支持的是 0~1 总共 2 个并发，所以在生产系统中尤其出现生产波次的时候出现重复值的可能性是存在的,然后把 1024 变成字符串修改上线，相信系统后面应该不会产生此类问题了。

越岭第二步

如果生活总是喜欢跟你开玩笑，逗你玩，那你就配合它笑一笑吧。

当上完线后，过了一段时间发现重复主键的问题竟然依旧存在只是频率少了些,不科学呀……

重新梳理思路，进行更详细的日志输出，下单进行验证，将接单落库这坨代码一并都加上日志以及触发雪花算法的生成的 ID 也加上日志

通过日志分析，又又又发现"灵异事件"，10 条插入 SQL，只有两条触发了 shardingsphere 的雪花算法，诧异的很呀~

查看其他 8 张表落库的 ID 数据如下图，ID(1692562397556875266) 都为 1692 开头且长度 20 位，而 shardingsphere 产生的 ID（899413419526356993）都为 899 开头且长度 19 位，很明显这 8 张表的主键不是 shardingsphere 生成的，那是这 20 位的数据哪来的呢？？？从 ID 上看明显也不是自增产生的主键，又不科学了……

又是一个深夜……

梳理思路重新在锊，主键相关的除了数据自增长、shardingsphere 配置的雪花还有唯一的一个相关的组件那就是 mybatis，由于项目是很早之前的应用了，使用的是 baomidou 的 mybaits 插件，如图是插件的入口，MybatisSqlSessionFactoryBean 实现 FactoryBean, InitializingBean, ApplicationListener几个 Spring 的接口

baomidou 涉及该块问题的源码如下：

如果 GlobalConfig 没有配置 workId 和 DataCenterId 会使用无参构造，默认的 workId

baomidou 的雪花算法和 shardingphere 思路一致有一点点区别在于第 12 位和 22 位有 datacenter<<17|workId<<12 获取，且 datacenter 和 workId 需要在 0~31 之间

不同机器的 Name：

所以又解释了为什么不同机器会出现相同的主键问题，但是如果有细心的同学就会问为啥 10 张表中有 8 张表走的是 baomidou 的雪花算法呢，那是因为 baomidou 会判断保存的入参实体 bean 上是否有 id 字段，是否能匹配上该字段，如果存在则在 baomidou 这层就给赋值了 baomidou 雪花算法生产的 ID，后续就不会再次触发 shardingsphere 中 ID 生成，进而导致该问题。

截止到目前终于又解释通了为什么跨机器会产生相同的主键问题。

问题的解决方式：

baomidou 配置的过程中指定 workId 和 centerDataId，但是需要确保 centerDataId<<17|workId<<12 确保唯一。类比 shardingphere，借用 shardingphere 中的 12~22 位唯一数，前 5 高位给 (centerDataId<<17),后 5 低位给 workId<<12;

夜已沉默……

生产环境已上线验证通过

作者：京东物流 王义杰

来源：京东云开发者社区 自猿其说 Tech 转载请注明来源

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