如何在分佈式場景下生成全局惟一 ID ？

在分佈式系統中，有一些場景須要使用全局惟一 ID ，能夠和業務場景有關，好比支付流水號，也能夠和業務場景無關，好比分庫分表後須要有一個全局惟一 ID，或者用做事務版本號、分佈式鏈路追蹤等等，好的全局惟一 ID 須要具有這些特色：

• 全局惟一：這是最基本的要求，不能重複；
• 遞增：有些特殊場景是必須遞增的，好比事務版本號，後面生成的 ID 必定要大於前面的 ID ；有些場景遞增比不遞增要好，由於遞增有利於數據庫索引的性能；
• 高可用：若是是生成惟一 ID 的系統或服務，那麼必定會有大量的調用，那麼保證其高可用就很是關鍵了；
• 信息安全：若是 ID 是連續的，那麼很容易被惡意操做或泄密，好比訂單號是連續的，那麼很容易就被看出來一天的單量大概是多少；
• 另外考慮到存儲壓力，ID 固然是越短越好。

那麼分佈式場景下有哪些生成惟一 ID 的方案呢？

利用數據庫生成

先說最容易理解的方案，利用數據庫的自增加序列生成：數據庫生成惟一主鍵，並經過服務提供給其餘系統；若是是小型系統，數據總量和併發量都不是很大的狀況下，這種方案足夠支撐。

若是每次生成一個 ID 可能會對數據庫有壓力，能夠考慮一次性生成 N 個 ID 放入緩存中，若是緩存中的 ID 被取光，再經過數據庫生成下一批 ID 。

• 優勢： 理解起來最容易，實現起來也最簡單。
• 缺點： 也很是明顯了，每種數據庫的實現不一樣，若是數據庫須要遷移的話比較麻煩；最大的問題是性能問題，併發量到必定級別的時候這個方法估計會很難知足性能需求；另外經過數據庫自增生成的 ID 攜帶的信息太少，只能起到一個標識的做用，同時自增 ID 也是連續的。

利用其餘組件/軟件/中間件生成

利用 Redis / MongoDB / zookeeper 生成：Redis 利用 incr 和 increby ；MongoDB 的 ObjectId；zk 經過 znode 數據版本；均可以生成全局的惟一標識碼。

咱們用 MongoDB 的 ObjectId 來舉例：

{"_id": ObjectId("5d47ca7528021724ac19f745")}
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MongoDB 的 ObjectId 共佔 12 個字節，其中：

• 3.2 以前的版本（包括 3.2）： 4 字節時間戳 + 3 字節機器標識符 + 2 字節進程 ID + 3字節隨機計數器
• 3.2 以後版本： 4 字節時間戳 + 5 字節隨機值 + 3 字節遞增計數器

不論是老版本仍是新版本，MongoDB 的 ObjectId 至少均可以保證集羣內的惟一，咱們能夠搭建一個全局惟一 ID 生成的服務，利用 MongoDB 生成 ObjectId 並對外提供服務（MongoDB 的各語言驅動都實現了 ObjectId 的生成算法）。

• 優勢： 性能高於數據庫；可使用集羣部署；ID 內自帶一些含義，好比時間戳；
• 缺點： 和數據庫同樣，須要引入對應的組件/軟件，增長了系統的複雜度；最關鍵的是，這兩種方案都意味着生成全局惟一 ID 的系統（服務），會成爲一個單點，在軟件架構中，單獨就意味着風險；若是這個服務出現問題，那麼全部依賴於這個服務的系統都會崩潰掉。

UUID

這個是分佈式架構中，生成惟一標識碼最經常使用的算法。爲了保證 UUID 的惟一性，生成因素包括了MAC地址、時間戳、名字空間（Namespace）、隨機或僞隨機數、時序等元素；UUID 有多個版本，每一個版本的算法不一樣，應用範圍也不一樣：

• Version 1： 基於時間的 UUID，是經過時間戳 + 隨機數 + MAC地址獲得；若是應用直接局域網內使用，可使用 IP 地址替代 MAC 地址；高度惟一(MAC 地址泄漏，也是一個安全問題)。
• Version 2： DCE 安全的 UUID，把 Version 1 中的時間戳前 4 位置換爲 POSIX 的 UID 或 GID ；高度惟一。
• Version 3： 基於名字的 UUID（MD5），經過計算名字和名字空間的 MD5 散列值獲得；必定範圍內惟一。
• Version 4： 隨機 UUID，根據隨機數或僞隨機數生成 UUID；有必定機率重複。
• Version 5： 基於名字的UUID（SHA1），和 Version 3 相似，只是散列值計算使用SHA1算法；必定範圍內惟一。

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public class CreateUUID {
 public static void main(String[] args) {
  String uuid = UUID.randomUUID().toString();
  System.out.println("uuid : " + uuid);
​
  uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
  System.out.println("uuid : " + uuid);
 }
}
複製代碼

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• 優勢： 本地生成，沒有網絡消耗，不須要第三方組件（也就沒有單點的風險），生成比較簡單，性能好。
• 缺點： 長度長，不利於存儲，而且沒有排序，相對來講還會影響性能（好比 MySQL 的 InnoDB 引擎，若是 UUID 做爲數據庫主鍵，其無序性會致使數據位置頻繁變更）。

Snowflake

若是但願 ID 能夠本地生成，可是又不要和 UUID 那樣無序，能夠考慮使用 Snowflake 算法（Twitter開源）。

SnowFlake 算法生成 ID 是一個 64 bit 的整數，包括：

• 1 bit ： 不使用，固定是 0 ；
• 41 bit ： 時間戳（毫秒），數值範圍是：0 至 2的41次方 - 1 ；轉換成年的話，大約是 69 年；
• 10 bit ： 機器 ID ；5 位機房 ID + 5 位機器 ID ；（服務集羣數量比較小的時候，能夠手動配置，服務規模大的話，能夠採用第三方組件進行自動配置，好比美團的 Leaf-snowflake，就是經過 Zookeeper 的持久順序節點作爲機器 ID）
• 12 bit ： 序列號，用來記錄同一個毫秒內生成的不一樣 ID 。

在Java中，SnowFlake 算法生成的 ID 正好能夠用 long 來進行存儲。

• 優勢： 本地生成，沒有網絡消耗，不須要第三方組件（也就沒有單點的風險），必定範圍內惟一（基本能夠知足大部分場景），性能好，按時間戳遞增（趨勢遞增）；
• 缺點： 依賴於機器時鐘，同一臺機器若是把時間回撥，生成的 ID 就會有重複的風險。

image

此外，還有不少優秀的互聯網公司也提供了惟一 ID 生成的方案或框架，好比美團開源的 Leaf ，百度開源的 UidGenerator 等等。

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@Resource
private UidGenerator uidGenerator;
​
@Test
public void testSerialGenerate() {
    // Generate UID
    long uid = uidGenerator.getUID();
    System.out.println(uidGenerator.parseUID(uid));
}
複製代碼

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會點代碼的大叔 | 文【原創】

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