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分布式id特点
- 唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。
- 有序递增性：确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。
- 高可用性：确保任何时候都能正确的生成ID。
- 带时间：ID里面包含时间。
常见的分布式id算法比较
UUID
算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。
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优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险
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缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低
数据库自增ID
使用数据库的id自增策略，如 MySQL 的 auto_increment。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。
- 优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单
- 缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，有性能瓶颈
批量生成ID
一次按需批量生成多个ID，每次生成都需要访问数据库，将数据库修改为最大的ID值，并在内存中记录当前值及最大值。
- 优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高性能
- 缺点：属于本地生成策略，存在单点故障，服务重启造成ID不连续
Redis生成ID
Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
- 优点：不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库；数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
- 缺点：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度；需要编码和配置的工作量比较大。
考虑到单节点的性能瓶颈，可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3, 4, 5，然后步长都是 5。各个 Redis 生成的 ID 为：
A：1, 6, 11, 16, 21
B：2, 7, 12, 17, 22
C：3, 8, 13, 18, 23
D：4, 9, 14, 19, 24
E：5, 10, 15, 20, 25
随便负载到哪个机确定好，未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。
另外，比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ，使用 INCR 进行累加。
Twitter的snowflake算法
Twitter 利用 zookeeper 实现了一个全局ID生成的服务 Snowflake：
如上图的所示，Twitter 的 Snowflake 算法由下面几部分组成：
- 1位符号位：
由于 long 类型在 java 中带符号的，最高位为符号位，正数为 0，负数为 1，且实际系统中所使用的ID一般都是正数，所以最高位为 0。
- 41位时间戳（毫秒级）：
需要注意的是此处的 41 位时间戳并非存储当前时间的时间戳，而是存储时间戳的差值（当前时间戳 - 起始时间戳），这里的起始时间戳一般是ID生成器开始使用的时间戳，由程序来指定，所以41位毫秒时间戳最多可以使用 (1 << 41) / (1000x60x60x24x365) = 69年。
- 10位数据机器位：
包括5位数据标识位和5位机器标识位，这10位决定了分布式系统中最多可以部署 1 << 10 = 1024 s个节点。超过这个数量，生成的ID就有可能会冲突。
- 12位毫秒内的序列：
这 12 位计数支持每个节点每毫秒（同一台机器，同一时刻）最多生成 1 << 12 = 4096个ID
加起来刚好64位，为一个Long型。
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优点：高性能，低延迟，按时间有序，一般不会造成ID碰撞
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缺点：需要独立的开发和部署，依赖于机器的时钟
百度UidGenerator
UidGenerator是百度开源的分布式ID生成器，基于于snowflake算法的实现，看起来感觉还行。不过，国内开源的项目维护性真是担忧。
具体可以参考官网说明：github.com/baidu/uid-g…
美团Leaf
Leaf 是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。
具体可以参考官网说明：tech.meituan.com/MT_Leaf.htm…
设计一个id生成算法
主要方案
参考twitter的snowflake算法，id生成方案：
方案：1符号位+41位时间戳+(10位ip段最后一位)+12位毫秒级自增序列
详细代码可以参考一下这个地址，再加上ip的获取即可，地址：https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake/blob/master/SnowFlake.java
public class SnowFlake {
/**
* 起始的时间戳
*/
private final static long START_STMP = 1480166465631L;
/**
* 每一部分占用的位数
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数
private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数
/**
* 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; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳
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;
}
/**
* 产生下一个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) {
//相同毫秒内，序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStmp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStmp = currStmp;
return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
| sequence; //序列号部分
}
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());
}
}
}
踩过的坑
重点：如果你们的系统中有使用id生成算法作为分库分表键时，如果考虑方便扩容，分库分表设置的2^N时，可能会导致hash数据分布非常不均匀，此时需要对这段代码进行改造，防止每一毫秒的都从0开始自增；当然，如果使用一个素数做为取模的值时，那就没有必要修改了；
