分佈式ID的解決方案

常見ID解決方案的對比

描述	優勢	缺點	缺點
UUID	UUID是通用惟一標識碼的縮寫，其目的是上分佈式系統中的全部元素都有惟一的辨識信息，而不須要經過中央控制器來指定惟一標識。	1. 下降全局節點的壓力，使得主鍵生成速度更快；2. 生成的主鍵全局惟一；3. 跨服務器合併數據方便	1. UUID佔用16個字符，空間佔用較多；2. 不是遞增有序的數字，數據寫入IO隨機性很大，且索引效率降低
數據庫主鍵自增	MySQL數據庫設置主鍵且主鍵自動增加	1. INT和BIGINT類型佔用空間較小；2. 主鍵自動增加，IO寫入連續性好；3. 數字類型查詢速度優於字符串	1. 併發性能不高，受限於數據庫性能；2. 分庫分表，須要改造，複雜；3. 自增：數據量泄露
Redis自增	Redis計數器，原子性自增	使用內存，併發性能好	1. 數據丟失；2. 自增：數據量泄露
雪花算法（snowflake）	大名鼎鼎的雪花算法，分佈式ID的經典解決方案	1. 不依賴外部組件；2. 性能好	1. 時鐘回撥；2. 趨勢遞增不是絕對遞增；3. 不能在一臺服務器上部署多個分佈式ID服務；

流行的分佈式ID解決方案

雪花算法（snowflake）

雪花算法是由符號位+時間戳+工做機器id+序列號組成

解釋

1. 符號位爲0，0表示正數，ID爲正數。
2. 時間戳位不用多說，用來存放時間戳，單位是ms。
3. 工做機器id位用來存放機器的id，一般分爲5個區域位+5個服務器標識位。

Twitter 的 Snowflake算法 Java實現

public class SnowFlake {

    /**
     * 起始的時間戳
     */
    private final static long START_STMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分佔用的位數
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列號佔用的位數
    private final static long MACHINE_BIT = 5;   //機器標識佔用的位數
    private final static long DATACENTER_BIT = 5;//數據中心佔用的位數

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

    private long datacenterId;  //數據中心
    private long machineId;     //機器標識
    private long sequence = 0L; //序列號
    private long lastStmp = -1L;//上一次時間戳

    public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 產生下一個ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currStmp == lastStmp) {
            //相同毫秒內，序列號自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列數已經達到最大
            if (sequence == 0L) {
                currStmp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不一樣毫秒內，序列號置爲0
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = currStmp;

        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //時間戳部分
                | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //數據中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //機器標識部分
                | sequence;                             //序列號部分
    }

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewstmp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);

        for (int i = 0; i < (1 << 12); i++) {
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }

    }
}

號段模式

號段模式能夠理解爲從數據庫批量的獲取自增ID，每次從數據庫取出一個號段範圍，例如 (1,1000] 表明1000個ID，具體的業務服務將本號段，生成1~1000的自增ID並加載到內存。表結構以下：

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '當前最大id',
  step int(20) NOT NULL COMMENT '號段的布長',
  biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '業務類型',
  version int(20) NOT NULL COMMENT '版本號',
  PRIMARY KEY (`id`)
)

• biz_type ：表明不一樣業務類型
• max_id ：當前最大的可用id
• step ：表明號段的長度
• version ：是一個樂觀鎖，每次都更新version，保證併發時數據的正確性

等這批號段ID用完，再次向數據庫申請新號段，對max_id字段作一次update操做，update max_id= max_id + step，update成功則說明新號段獲取成功，新的號段範圍是(max_id ,max_id +step]。

update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX

因爲多業務端可能同時操做，因此採用版本號version樂觀鎖方式更新，這種分佈式ID生成方式不強依賴於數據庫，不會頻繁的訪問數據庫，對數據庫的壓力小不少。

其餘解決方案

1. 滴滴出品（TinyID）Github地址：https://github.com/didi/tinyid
2. 百度 （Uidgenerator）GitHub地址：https://github.com/baidu/uid-...
3. 美團（Leaf）github地址：https://github.com/Meituan-Di...