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title: 关于新版雪花算法的答疑
author: selfishlover
keywords: [Seata, snowflake, UUID, page split]
date: 2021/06/21

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关于新版雪花算法的答疑

在上一篇关于新版雪花算法的解析中，我们提到新版算法所做出的2点改变：

1. 时间戳不再时刻追随系统时钟。
2. 节点ID和时间戳互换位置。由原版的：
   

改成：

有细心的同学提出了一个问题：新版算法在单节点内部确实是单调递增的，但是在多实例部署时，它就不再是全局单调递增了啊！因为显而易见，节点ID排在高位，那么节点ID大的，生成的ID一定大于节点ID小的，不管时间上谁先谁后。而原版算法，时间戳在高位，并且始终追随系统时钟，可以保证早生成的ID小于晚生成的ID，只有当2个节点恰好在同一时间戳生成ID时，2个ID的大小才由节点ID决定。这样看来，新版算法是不是错的？

这是一个很好的问题！能提出这个问题的同学，说明已经深入思考了标准版雪花算法和新版雪花算法的本质区别，这点值得鼓励！在这里，我们先说结论：新版算法的确不具备全局的单调递增性，但这不影响我们的初衷(减少数据库的页分裂)。这个结论看起来有点违反直觉，但可以被证明。

在证明之前，我们先简单回顾一下数据库关于页分裂的知识。以经典的mysql innodb为例，innodb使用B+树索引，其中，主键索引的叶子节点还保存了数据行的完整记录，叶子节点之间以双向链表的形式串联起来。叶子节点的物理存储形式为数据页，一个数据页内最多可以存储N条行记录(N与行的大小成反比)。如图所示：

B+树的特性要求，左边的节点应小于右边的节点。如果此时要插入一条ID为25的记录，会怎样呢(假设每个数据页只够存放4条记录)？答案是会引起页分裂，如图：

页分裂是IO不友好的，需要新建数据页，拷贝转移旧数据页的部分记录等，我们应尽量避免。

理想的情况下，主键ID最好是顺序递增的(例如把主键设置为auto_increment)，这样就只会在当前数据页放满了的时候，才需要新建下一页，双向链表永远是顺序尾部增长的，不会有中间的节点发生分裂的情况。

最糟糕的情况下，主键ID是随机无序生成的(例如java中一个UUID字符串)，这种情况下，新插入的记录会随机分配到任何一个数据页，如果该页已满，就会触发页分裂。

如果主键ID由标准版雪花算法生成，最好的情况下，是每个时间戳内只有一个节点在生成ID，这时候算法的效果等同于理想情况的顺序递增，即跟auto_increment无差。最坏的情况下，是每个时间戳内所有节点都在生成ID，这时候算法的效果接近于无序(但仍比UUID的完全无序要好得多，因为workerId只有10位决定了最多只有1024个节点)。实际生产中，算法的效果取决于业务流量，并发度越低，算法越接近理想情况。

那么，换成新版算法又会如何呢？
新版算法从全局角度来看，ID是无序的，但对于每一个workerId，它生成的ID都是严格单调递增的，又因为workerId是有限的，所以最多可划分出1024个子序列，每个子序列都是单调递增的。
对于数据库而言，也许它初期接收的ID都是无序的，来自各个子序列的ID都混在一起，就像这样：

如果这时候来了个worker1-seq2，显然会造成页分裂：

但分裂之后，有趣的事情发生了，对于worker1而言，后续的seq3，seq4不会再造成页分裂(因为还装得下)，seq5也只需要像顺序增长那样新建页进行链接(区别是这个新页不是在双向链表的尾部)。注意，worker1的后续ID，不会排到worker2及之后的任意节点(因而不会造成后边节点的页分裂)，因为它们总比worker2的ID小；也不会排到worker1当前节点的前边(因而不会造成前边节点的页分裂)，因为worker1的子序列总是单调递增的。在这里，我们称worker1这样的子序列达到了稳态，意为这条子序列已经"稳定"了，它的后续增长只会出现在子序列的尾部，而不会造成其它节点的页分裂。

同样的事情，可以推广到各个子序列上。无论前期数据库接收到的ID有多乱，经过有限次的页分裂后，双向链表总能达到这样一个稳定的终态：

到达终态后，后续的ID只会在该ID所属的子序列上进行顺序增长，而不会造成页分裂。该状态下的顺序增长与auto_increment的顺序增长的区别是，前者有1024个增长位点(各个子序列的尾部)，后者只有尾部一个。

到这里，我们可以回答开头所提出的问题了：新算法从全局来看的确不是全局递增的，但该算法是收敛的，达到稳态后，新算法同样能达成像全局顺序递增一样的效果。

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扩展思考

以上只提到了序列不停增长的情况，而实践生产中，不光有新数据的插入，也有旧数据的删除。而数据的删除有可能会导致页合并(innodb若发现相邻2个数据页的空间利用率都不到50%，就会把它俩合并)，这对新算法的影响如何呢？

经过上面的流程，我们可以发现，新算法的本质是利用前期的页分裂，把不同的子序列逐渐分离开来，让算法不断收敛到稳态。而页合并则恰好相反，它有可能会把不同的子序列又合并回同一个数据页里，妨碍算法的收敛。尤其是在收敛的前期，频繁的页合并甚至可以让算法永远无法收敛(你刚分离出来我就又把它们合并回去，一夜回到解放前~)！但在收敛之后，只有在各个子序列的尾节点进行的页合并，才有可能破坏稳态(一个子序列的尾节点和下一个子序列的头节点进行合并)。而在子序列其余节点上的页合并，不影响稳态，因为子序列仍然是有序的，只不过长度变短了而已。

以seata的服务端为例，服务端那3张表的数据的生命周期都是比较短的，一个全局事务结束之后，它们就会被清除了，这对于新算法是不友好的，没有给时间它进行收敛。不过已经有延迟删除的PR在review中，搭配这个PR，效果会好很多。比如定期每周清理一次，前期就有足够的时间给算法进行收敛，其余的大部分时间，数据库就能从中受益了。到期清理时，最坏的结果也不过是表被清空，算法从头再来。

如果您希望把新算法应用到业务系统当中，请务必确保算法有时间进行收敛。比如用户表之类的，数据本就打算长期保存的，算法可以自然收敛。或者也做了延迟删除的机制，给算法足够的时间进行收敛。

如果您有更好的意见和建议，也欢迎跟seata社区联系！