分布式ID生成方案

分布式ID生成方案
在业务系统中很多场景下需要生成不重复的 ID，比如订单编号、支付流水单号、优惠券编号等都需要使用到。在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。

一、mysql ID生成
1、基础版： 基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：

CREATE DATABASE `SEQ_ID`;
CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
    id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, 
    value char(10) NOT NULL default '',
    PRIMARY KEY (id),
) ENGINE=MyISAM;

insert into SEQUENCE_ID(value)  VALUES ('values');
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当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键ID，但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！

优点：

实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快
缺点：

系统不能水平扩展，DB单点存在宕机风险
每次获取ID都需要获取数据库字段，加表锁，无法扛住高并发场景
2、改进版：号段模式

号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
  step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',
  biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',
  version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) 

等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。

update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX
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由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。

二、redis ID生成
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。redis incr操作最大支持在64位有符号的整型数字。提醒：这是一个string操作，因为Redis没有专用的数字类型。key对应的 string都被解释成10进制64位有符号的整型来执行这个操作。

用redis实现需要注意一点，要考虑到redis持久化的问题。redis有两种持久化方式RDB和AOF

RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。
AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。
缺点：

redis 宕机后不可用，RDB重启数据丢失会重复ID
自增，数据量易暴露。
优点：

使用内存，并发性能好
三、UUID
UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成的API。按照制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和随机数

UUID由以下几部分的组合：

当前日期和时间，UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同
时钟序列
全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得
在 hibernate(Java orm框架)中， 采用: IP-JVM启动时间-当前时间右移32位-当前时间-内部计数（8-8-4-8-4）来组成UUID
UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。UUID具有以下涵义:

经由一定的算法机器生成
为了保证UUID的唯一性，规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。UUID的复杂特性在保证了其唯一性的同时，意味着只能由计算机生成

非人工指定，非人工识别
UUID是不能人工指定的，除非你冒着UUID重复的风险。UUID的复杂性决定了一般人不能直接从一个UUID知道哪个对象和它关联

在特定的范围内重复的可能性极小
UUID的生成规范定义的算法主要目的就是要保证其唯一性。但这个唯一性是有限的，只在特定的范围内才能得到保证，这和UUID的类型有关（参见UUID的版本）。

缺点：

不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。
信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题，比如做DB主键或者索引的场景下，UUID就非常不适用
四、雪花算法

1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。
2.时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。
3.工作机器id 占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，做多可以容纳1024个节点。
4.序列号 占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生4096个ID。以表示的最大正整数是[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-27axvjtE-1643382836136)(https://math.jianshu.com/math?formula=2%5E%7B12%7D-1%20%3D%204095)]，即可以用0、1、2、3、…4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。
雪花算法缺点：

​ 1）依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成

​ 2）在单机上是递增的，但是由于设计到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，有时候会出现不是全局递增的情况（此缺点可以认为无所谓，一般分布式ID只要求趋势递增，并不会严格要求递增～90%的需求都只要求趋势递增）

时钟回拨解决方案：

算法中记录上一次生成的时间戳，发现有时间回退时，将时间回拨位加 1，继续生成 ID。这样虽然时间戳字段的值可能和之前的一样，但是回拨位的值不一样，生成的 ID 是不会重复的。如果系统的时间超过了上一次的回退时间后可以把回拨位归 0。一位回拨位可以允许系统时间回退一次，两位回拨位可以允许系统时间连续回退三次。一般设置一位回拨位就够用了。
算法记录上一次生成的时间戳，发现有时间回退时，降级为数据库形式获取。
五、ID缓冲环
为了提高 SnowflakeID 的并发性能和可用性，可以使用 ID 缓冲环（即 ID Buffer Ring）。提高并发性提现在通过使用缓冲环能够充分利用毫秒时间戳，提高可用性提现在可以相对缓解由时钟回拨导致的服务不可用。缓冲环是通过定长数组加游标哈希实现的，相比于链表会不需要频繁的内存分配。

在 ID 缓冲环初始化的时候会请求 ID 生成器将 ID 缓冲环填满。
当业务需要获取 ID 时，从缓冲环的头部依次获取 ID。
当 ID 缓冲环中剩余的 ID 数量少于设定的阈值百分比时，比如剩余 ID 数量少于整个 ID 缓冲环的 30% 时，触发异步 ID 填充加载。异步 ID 填充加载会将新生成的 ID 追加到 ID 缓冲环的队列末尾，然后按照哈希算法映射到 ID 缓冲环上。
另外有一个单独的定时器异步线程来定时填充 ID 缓冲环。
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014618114/article/details/122737977