分布式系統(tǒng)唯一 ID 生成方案
0x01：簡(jiǎn)介
系統(tǒng)唯一ID是我們?cè)陂_(kāi)發(fā)過(guò)程中遇到的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，生成ID的方式有很多種，它們適應(yīng)不同性能。
0x02：常見(jiàn)方案
一、數(shù)據(jù)庫(kù)自增長(zhǎng)序列或者字段
這是最常見(jiàn)的方式,利用數(shù)據(jù)庫(kù)的AUTO_INCREMENT
優(yōu)點(diǎn)
簡(jiǎn)單，代碼方便，性能可接受
數(shù)字ID具有天然排序，對(duì)需要分頁(yè)或者排序的結(jié)果很有幫組
缺點(diǎn)
不同數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法和實(shí)現(xiàn)不同，數(shù)據(jù)庫(kù)遷移或者數(shù)據(jù)庫(kù)版本支持的時(shí)候需要處理
在單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或讀寫(xiě)分離或者一主多從的情況下，只有一個(gè)主庫(kù)可以生成，可能會(huì)造成單點(diǎn)故障。
在性能達(dá)不到要求的情況下，比較難擴(kuò)展。
分表分庫(kù)的時(shí)候會(huì)比較麻煩
優(yōu)化點(diǎn)
針對(duì)主庫(kù)單點(diǎn)，如果是有多個(gè)master庫(kù)，則每個(gè)master庫(kù)設(shè)置的起始數(shù)字不一樣，但是他們的步長(zhǎng)一樣，可以是master的個(gè)數(shù)，比如是1、4、7、10，master2生成的是2、5、8、11，master3生成的是3、6、9、12~這樣就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成數(shù)據(jù)庫(kù)操作的負(fù)載。
二、UUID
這是最常見(jiàn)的方式，可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)也可以利用程序生成。
優(yōu)點(diǎn)
簡(jiǎn)單，代碼生成方便
生成ID的性能非常好，基本不會(huì)有性能問(wèn)題。
全球唯一，在遇見(jiàn)數(shù)據(jù)遷移，系統(tǒng)數(shù)據(jù)合并，或者數(shù)據(jù)庫(kù)變更時(shí)，很難產(chǎn)生沖突，較易解決。
缺點(diǎn)
沒(méi)有排序，無(wú)法保證趨勢(shì)遞增
UUID往往使用的是字符串存儲(chǔ)，查詢(xún)效率比較低
存儲(chǔ)空間比較大，一般是16位或者32位
傳輸數(shù)據(jù)量大
不可讀
三、UUID 變種
為了解決UUID不可讀，可以使用UUID to Int64的方法。及
/// <summary>
/// 根據(jù)GUID獲取唯一數(shù)字序列
/// </summary>
public static long GuidToInt64() {
byte[] bytes = Guid.NewGuid().ToByteArray();
return BitConverter.ToInt64(bytes, 0);
}為了解決UUID無(wú)序的問(wèn)題，NHibernate在其主鍵生成方式中提供了Comb算法（combined guid/timestamp）。保留GUID的10個(gè)字節(jié)，用另6個(gè)字節(jié)表示GUID生成的時(shí)間（DateTime）。
/// <summary>
/// Generate a new <see cref="Guid"/> using the comb algorithm.
/// </summary>
private Guid GenerateComb()
{
byte[] guidArray = Guid.NewGuid().ToByteArray();
DateTime baseDate = new DateTime(1900, 1, 1);
DateTime now = DateTime.Now;
// Get the days and milliseconds which will be used to build
//the byte string
TimeSpan days = new TimeSpan(now.Ticks - baseDate.Ticks);
TimeSpan msecs = now.TimeOfDay;
// Convert to a byte array
// Note that SQL Server is accurate to 1/300th of a
// millisecond so we divide by 3.333333
byte[] daysArray = BitConverter.GetBytes(days.Days);
byte[] msecsArray = BitConverter.GetBytes((long)
(msecs.TotalMilliseconds / 3.333333));
// Reverse the bytes to match SQL Servers ordering
Array.Reverse(daysArray);
Array.Reverse(msecsArray);
// Copy the bytes into the guid
Array.Copy(daysArray, daysArray.Length - 2, guidArray,
guidArray.Length - 6, 2);
Array.Copy(msecsArray, msecsArray.Length - 4, guidArray,
guidArray.Length - 4, 4);
return new Guid(guidArray);
}用上面的算法測(cè)試一下，得到如下的結(jié)果：作為比較，前面3個(gè)是使用COMB算法得出的結(jié)果，最后12個(gè)字符串是時(shí)間序（統(tǒng)一毫秒生成的3個(gè)UUID），過(guò)段時(shí)間如果再次生成，則12個(gè)字符串會(huì)比圖示的要大。后面3個(gè)是直接生成的GUID。
四、Redis 生成 ID
當(dāng)使用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)生成ID性能不能夠達(dá)到要求時(shí)，可以使用Redis來(lái)生成ID，這主要依賴(lài)于Redis是單線程的，所有也可以利用生成全局唯一ID，可以使用Redis的INCR或INCRBY來(lái)實(shí)現(xiàn)
可以使用Redis集群來(lái)獲取更高的吞吐量。假如一個(gè)集群中有5臺(tái)Redis。可以初始化每臺(tái)Redis的值分別是1,2,3,4,5，然后步長(zhǎng)都是5。各個(gè)Redis生成的ID為：
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這個(gè)，隨便負(fù)載到哪個(gè)機(jī)確定好，未來(lái)很難做修改。但是3-5臺(tái)服務(wù)器基本能夠滿足上，都可以獲得不同的ID。但是步長(zhǎng)和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式單點(diǎn)故障的問(wèn)題。
另外，比較適合使用Redis來(lái)生成每天從0開(kāi)始的流水號(hào)。比如訂單號(hào) = 日期 + 當(dāng)日自增長(zhǎng)號(hào)。可以每天在Redis中生成一個(gè)Key，使用INCR進(jìn)行累加。
優(yōu)點(diǎn)
不依賴(lài)數(shù)據(jù)庫(kù)，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫(kù)
數(shù)字ID天然排序，對(duì)分頁(yè)或者需要有排序的結(jié)果良好
缺點(diǎn)
如果系統(tǒng)中沒(méi)有Redis，還需要引入Redis，增加了系統(tǒng)組件的復(fù)雜度
如需要編碼和配置的工作量比較大
四、利用 zookeeper 生成唯一 ID
zookeeper主要通過(guò)其znode數(shù)據(jù)版本來(lái)生成序列號(hào)，可以生成32位和64位的數(shù)據(jù)版本號(hào)，客戶(hù)端可以使用這個(gè)版本號(hào)來(lái)作為唯一的序列號(hào)。
很少會(huì)使用zookeeper來(lái)生成唯一ID。主要是由于需要依賴(lài)zookeeper，并且是多步調(diào)用API，如果在競(jìng)爭(zhēng)較大的情況下，需要考慮使用分布式鎖。因此，性能在高并發(fā)的分布式環(huán)境下，也不甚理想。
五、MongoDB 的 ObjectId
MongoDB的ObjectId和snowflake算法類(lèi)似。它設(shè)計(jì)成輕量型的，不同的機(jī)器都能用全局唯一的同種方法方便地生成它。MongoDB 從一開(kāi)始就設(shè)計(jì)用來(lái)作為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，處理多個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)核心要求。使其在分片環(huán)境中要容易生成得多。
六、Twitter的snowflake算法
snowflake是Twitter開(kāi)源的分布式ID生成算法，結(jié)果是一個(gè)long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數(shù)，10bit作為機(jī)器的ID（5個(gè)bit是數(shù)據(jù)中心，5個(gè)bit的機(jī)器ID），12bit作為毫秒內(nèi)的流水號(hào)（意味著每個(gè)節(jié)點(diǎn)在每毫秒可以產(chǎn)生 4096 個(gè) ID），最后還有一個(gè)符號(hào)位，永遠(yuǎn)是0。具體實(shí)現(xiàn)的代碼可以參看：
https://github.com/twitter/snowflake
喜歡，在看