這幾種全局ID生成方式，你知道哪幾種？
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全局唯一id介紹
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全局唯一id介紹
系統(tǒng)唯一id是我們在設(shè)計階段常常遇到的問題。在復(fù)雜的分布式系統(tǒng)中，幾乎都需要對大量的數(shù)據(jù)和消息進行唯一標識。在設(shè)計初期，我們需要考慮日后數(shù)據(jù)量的級別，如果可能會對數(shù)據(jù)進行分庫分表，那么就需要有一個全局唯一id來標識一條數(shù)據(jù)或記錄。生成唯一id的策略有多種，但是每種策略都有它的適用場景、優(yōu)點以及局限性。
全局唯一id特點：
全局唯一性：不能出現(xiàn)重復(fù)的ID號，既然是唯一標識，這是最基本的要求； 趨勢遞增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多數(shù)RDBMS使用B-tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲索引數(shù)據(jù)，在主鍵的選擇上面我們應(yīng)該盡量使用有序的主鍵保證寫入性能； 單調(diào)遞增：保證下一個ID一定大于上一個ID，例如事務(wù)版本號、IM增量消息、排序等特殊需求； 信息安全：如果ID是連續(xù)的，惡意用戶的扒取工作就非常容易做了，直接按照順序下載指定URL即可；如果是訂單號就更危險了，競對可以直接知道我們一天的單量。所以在一些應(yīng)用場景下，會需要ID無規(guī)則、不規(guī)則； 高可用性：同時除了對ID號碼自身的要求，業(yè)務(wù)還對ID號生成系統(tǒng)的可用性要求極高，想象一下，如果ID生成系統(tǒng)癱瘓，這就會帶來一場災(zāi)難。所以不能有單點故障； 分片支持：可以控制ShardingId。比如某一個用戶的文章要放在同一個分片內(nèi)，這樣查詢效率高，修改也容易； 長度適中。
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常見全局唯一id生成策略
1、數(shù)據(jù)庫自增長序列或字段生成id
最常見的一種生成id方式。利用數(shù)據(jù)庫本身來進行設(shè)置，在全數(shù)據(jù)庫內(nèi)保持唯一。
【優(yōu)點】
非常簡單。利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能實現(xiàn)，成本小，代碼簡單，性能可以接受。ID號單調(diào)遞增。可以實現(xiàn)一些對ID有特殊要求的業(yè)務(wù)，比如對分頁或者排序結(jié)果這類需求有幫助。
【缺點】
強依賴DB。不同數(shù)據(jù)庫語法和實現(xiàn)不同，數(shù)據(jù)庫遷移的時候、多數(shù)據(jù)庫版本支持的時候、或分表分庫的時候需要處理，會比較麻煩。當DB異常時整個系統(tǒng)不可用，屬于致命問題。 單點故障。在單個數(shù)據(jù)庫或讀寫分離或一主多從的情況下，只有一個主庫可以生成。有單點故障的風(fēng)險。 數(shù)據(jù)一致性問題。配置主從復(fù)制可以盡可能的增加可用性，但是數(shù)據(jù)一致性在特殊情況下難以保證。主從切換時的不一致可能會導(dǎo)致重復(fù)發(fā)號。 難于擴展。在性能達不到要求的情況下，比較難于擴展。ID發(fā)號性能瓶頸限制在單臺MySQL的讀寫性能。
【部分優(yōu)化方案】
針對主庫單點， 如果有多個Master庫，則每個Master庫設(shè)置的起始數(shù)字不一樣，步長一樣，可以是Master的個數(shù)。比如：Master1 生成的是 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)庫操作的負載。
2、UUID
常見的生成id方式，利用程序生成。
UUID (Universally Unique Identifier) 的目的，是讓分布式系統(tǒng)中的所有元素，都能有唯一的辨識資訊，而不需要透過中央控制端來做辨識資訊的指定。如此一來，每個人都可以建立不與其它人沖突的 UUID。在這樣的情況下，就不需考慮數(shù)據(jù)庫建立時的名稱重復(fù)問題。
UUID的標準形式包含32個16進制數(shù)字，以連字號分為五段，形式為8-4-4-4-12的36個字符，示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000，到目前為止業(yè)界一共有5種方式生成UUID。
在Java中我們可以直接使用下面的API生成UUID：
UUID uuid = UUID.randomUUID();
String s = UUID.randomUUID().toString();【優(yōu)點】
非常簡單，本地生成，代碼方便，API調(diào)用方便。 性能非高。生成的id性能非常好，沒有網(wǎng)絡(luò)消耗，基本不會有性能問題。 全球唯一。在數(shù)據(jù)庫遷移、系統(tǒng)數(shù)據(jù)合并、或者數(shù)據(jù)庫變更的情況下，可以 從容應(yīng)對。
【缺點】
存儲成本高。UUID太長，16字節(jié)128位，通常以36長度的字符串表示，很多場景不適用。如果是海量數(shù)據(jù)庫，就需要考慮存儲量的問題。 信息不安全。基于MAC地址生成UUID的算法可能會造成MAC地址泄露，這個漏洞曾被用于尋找梅麗莎病毒的制作者位置。 不適用作為主鍵，ID作為主鍵時在特定的環(huán)境會存在一些問題，比如做DB主鍵的場景下，UUID就非常不適用。UUID往往是使用字符串存儲，查詢的效率比較低。 UUID是無序的。不是單調(diào)遞增的，而現(xiàn)階段主流的數(shù)據(jù)庫主鍵索引都是選用的B+樹索引，對于無序長度過長的主鍵插入效率比較低。 傳輸數(shù)據(jù)量大。 不可讀。
【部分優(yōu)化方案】
為了解決UUID不可讀， 可以使用UUID to Int64的方法 。 為了解決UUID無序的問題， NHibernate在其主鍵生成方式中提供了Comb算法（combined guid/timestamp）。保留GUID的10個字節(jié)，用另6個字節(jié)表示GUID生成的時間（DateTime）。
3、Redis生成ID
當使用數(shù)據(jù)庫來生成ID性能不夠要求的時候，我們可以嘗試使用Redis來生成ID。這主要依賴于Redis是單線程的，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來實現(xiàn)。
可以使用Redis集群來獲取更高的吞吐量。假如一個集群中有5臺Redis。可以初始化每臺Redis的值分別是1,2,3,4,5，然后步長都是5。各個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
這個負載到哪臺機器上需要提前設(shè)定好，未來很難做修改。但是3-5臺服務(wù)器基本能夠滿足，都可以獲得不同的ID。步長和初始值一定需要事先設(shè)定好。使用Redis集群也可以防止單點故障的問題。
比較適合使用Redis來生成日切流水號。比如訂單號=日期+當日自增長號。可以每天在Redis中生成一個Key，使用INCR進行累加。
【優(yōu)點】
不依賴于數(shù)據(jù)庫，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫。。 數(shù)字ID天然排序，對分頁或者需要排序的結(jié)果很有幫助。
【缺點】
如果系統(tǒng)中沒有Redis，還需要引入新的組件，增加系統(tǒng)復(fù)雜度。。 需要編碼和配置的工作量比較大。 Redis單點故障，影響序列服務(wù)的可用性。
4、zookeeper生成ID
zookeeper主要通過其znode數(shù)據(jù)版本來生成序列號，可以生成32位和64位的數(shù)據(jù)版本號，客戶端可以使用這個版本號來作為唯一的序列號。另外，歡迎關(guān)注我們，公號終碼一生，后臺回復(fù)“資料”，獲取視頻教程和最新面試資料。
很少會使用zookeeper來生成唯一ID。主要是由于需要依賴zookeeper，并且是多步調(diào)用API，如果在競爭較大的情況下，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。
5、Twitter的snowflake算法
snowflake(雪花算法)是Twitter開源的分布式ID生成算法，結(jié)果是一個long型的ID。這種方案把64-bit分別劃分成多段，分開來標示機器、時間等。如圖：
其核心思想是：使用41bit作為毫秒數(shù)，10bit作為機器的ID（5個bit是數(shù)據(jù)中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內(nèi)的流水號（意味著每個節(jié)點在每毫秒可以產(chǎn)生 4096 個 ID），最后還有一個符號位，永遠是0。
snowflake算法可以根據(jù)自身項目的需要進行一定的修改。比如估算未來的數(shù)據(jù)中心個數(shù)，每個數(shù)據(jù)中心的機器數(shù)以及統(tǒng)一毫秒可以能的并發(fā)數(shù)來調(diào)整在算法中所需要的bit數(shù)。
【優(yōu)點】
穩(wěn)定性高，不依賴于數(shù)據(jù)庫等第三方系統(tǒng)，以服務(wù)的方式部署，穩(wěn)定性更高，生成ID的性能也是非常高的。 靈活方便，可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特性分配bit位。 單機上ID單調(diào)自增，毫秒數(shù)在高位，自增序列在低位，整個ID都是趨勢遞增的。
【缺點】
強依賴機器時鐘，如果機器上時鐘回撥，會導(dǎo)致發(fā)號重復(fù)或者服務(wù)會處于不可用狀態(tài)。 ID可能不是全局遞增。在單機上是遞增的，但是由于涉及到分布式環(huán)境，每臺機器上的時鐘不可能完全同步，也許有時候也會出現(xiàn)不是全局遞增的情況。
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