一口气说出几种分布式ID生成方案，面试官有点懵了~「一、分布式ID概念」「二、分布式ID实现方案」「三、分布式ID开源组件」

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我是靠谱客的博主朴素口红，最近开发中收集的这篇文章主要介绍一口气说出几种分布式ID生成方案，面试官有点懵了~「一、分布式ID概念」「二、分布式ID实现方案」「三、分布式ID开源组件」，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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「一、分布式ID概念」

说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID，但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据，这个ID就是分布式ID。对于分布式ID而言，也需要具备分布式系统的特点：高并发，高可用，高性能等特点。

「二、分布式ID实现方案」

下表为一些常用方案对比：

	描述	优点	缺点
UUID	UUID是通用唯一标识码的缩写，其目的是上分布式系统中的所有元素都有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制器来指定唯一标识。	1. 降低全局节点的压力，使得主键生成速度更快；2. 生成的主键全局唯一；3. 跨服务器合并数据方便	1. UUID占用16个字符，空间占用较多；2. 不是递增有序的数字，数据写入IO随机性很大，且索引效率下降
数据库主键自增	MySQL数据库设置主键且主键自动增长	1. INT和BIGINT类型占用空间较小；2. 主键自动增长，IO写入连续性好；3. 数字类型查询速度优于字符串	1. 并发性能不高，受限于数据库性能；2. 分库分表，需要改造，复杂；3. 自增：数据量泄露
Redis自增	Redis计数器，原子性自增	使用内存，并发性能好	1. 数据丢失；2. 自增：数据量泄露
雪花算法（snowflake）	大名鼎鼎的雪花算法，分布式ID的经典解决方案	1. 不依赖外部组件；2. 性能好	时钟回拨

目前流行的分布式ID解决方案有两种：「号段模式」和「雪花算法」。

「号段模式」依赖于数据库，但是区别于数据库主键自增的模式。假设100为一个号段100，200，300，每取一次可以获得100个ID，性能显著提高。

「雪花算法」是由符号位+时间戳+工作机器id+序列号组成的，如图所示：

符号位为0，0表示正数，ID为正数。

时间戳位不用多说，用来存放时间戳，单位是ms。

工作机器id位用来存放机器的id，通常分为5个区域位+5个服务器标识位。

序号位是自增。

雪花算法能存放多少数据？时间范围：2^41 / (3652460601000) = 69年工作进程范围：2^10 = 1024 序列号范围：2^12 = 4096，表示1ms可以生成4096个ID。

根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用Java语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。下面是推特版的Snowflake算法：

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());
        }

    }
}

「三、分布式ID开源组件」

3.1 如何选择开源组件

选择开源组件首先需要看软件特性是否满足需求，主要包括兼容性和扩展性。

其次需要看目前的技术能力，根据目前自己或者团队的技术栈和技术能力，能否可以平滑的使用。

第三，要看开源组件的社区，主要关注更新是否频繁、项目是否有人维护、遇到坑的时候可以取得联系寻求帮助、是否在业内被广泛使用等。

3.2 美团Leaf

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话：“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠、低延迟、全局唯一等特点。目前已经广泛应用于美团金融、美团外卖、美团酒旅等多个部门。具体的技术细节，可参考美团技术博客的一篇文章：《Leaf美团分布式ID生成服务》。目前，Leaf项目已经在Github上开源：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf。Leaf在特性如下：

全局唯一，绝对不会出现重复的ID，且ID整体趋势递增。
高可用，服务完全基于分布式架构，即使MySQL宕机，也能容忍一段时间的数据库不可用。
高并发低延时，在CentOS 4C8G的虚拟机上，远程调用QPS可达5W+，TP99在1ms内。
接入简单，直接通过公司RPC服务或者HTTP调用即可接入。

3.3 百度UidGenerator

UidGenerator百度开源的一款基于Snowflake算法的分布式高性能唯一ID生成器。采用官网的一段描述：UidGenerator以组件形式工作在应用项目中, 支持自定义workerId位数和初始化策略, 从而适用于docker等虚拟化环境下实例自动重启、漂移等场景。在实现上, UidGenerator通过借用未来时间来解决sequence天然存在的并发限制; 采用RingBuffer来缓存已生成的UID, 并行化UID的生产和消费, 同时对CacheLine补齐，避免了由RingBuffer带来的硬件级「伪共享」问题. 最终单机QPS可达600万。UidGenerator的GitHub地址：https://github.com/baidu/uid-generator