九种ID生成方式

迈不过友情╰ 2023-07-17 02:46 19阅读 0赞

一、为什么选择分布式ID?  
1.什么是分布式ID?  
拿MySQL数据库举例：  
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。

2.分布式ID需要满足哪些条件？  
全局唯一：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求  
高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈  
高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性  
好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单  
趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求

二.分布式ID生成方式？  
UUID  
数据库自增ID  
数据库多主模式  
号段模式  
Redis  
雪花算法（SnowFlake）  
滴滴出品（TinyID）  
百度 （Uidgenerator）  
美团（Leaf）

**1.UUID**  
首先想到的是UUID，那么UUID可以做分布式ID吗？**可以，但是并不推荐**

public static void main(String[] args) {  
           String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
           System.out.println(uuid);
     }

UUID的生成简单到只有一行代码，输出结果 6e9b11da414245e084ef9e7ec345044e，但UUID却并不适用于实际的业务需求。像用作订单号UUID这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息；而对于数据库来说用作业务主键ID，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时，所以不推荐用作分布式ID。

优点：  
生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性。  
缺点：  
无序的字符串，不具备趋势自增特性。  
没有具体的业务含义。  
长度过长16 字节128位，36位长度的字符串，存储以及查询对MySQL的性能消耗较大，MySQL官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能。

**2.基于数据库自增ID**  
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 `DB_ID`;
    CREATE TABLE DBID.TEST_ID (
        id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, 
        value char(10) NOT NULL default '',
        PRIMARY KEY (id),
    ) ENGINE=MyISAM;

insert into TEST_ID (value)  VALUES ('values');

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：  
DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景。

**3.基于数据库集群模式**  
前边说了单点数据库方式不可取，那对上边的方式做一些高可用优化，换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。

如此，就产生一个新的问题：**两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？**

解决方案：设置起始值和自增步长。  
MySql\_1配置：

set @@auto_increment_offset = 1;     -- 起始值
    set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

MySql\_2配置：

set @@auto_increment_offset = 2;     -- 起始值
    set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

以上两个MySql实例的自增ID是：1、3、5、7、9 2、4、6、8、10

那如果集群后的性能还是扛不住高并发咋办？就要进行MySQL扩容增加节点，这是一个比较麻烦的事。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
从上图可以看出，水平扩展的数据库集群，有利于解决数据库单点压力的问题，同时为了ID生成特性，将自增步长按照机器数量来设置。  
增加第三台MySQL实例需要人工修改一、二两台MySQL实例的起始值和步长，把第三台机器的ID起始生成位置设定在比现有最大自增ID的位置远一些，但必须在一、二两台MySQL实例ID还没有增长到第三台MySQL实例的起始ID值的时候，否则自增ID就要出现重复了，必要时可能还需要停机修改。

优点：  
解决DB单点问题。  
缺点：  
不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。

**4.基于数据库的号段模式**  
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`)
    )

biz\_type ：代表不同业务类型  
max\_id ：当前最大的可用id  
step ：代表号段的长度  
version ：是一个乐观锁，每次都更新version，保证并发时数据的正确性

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

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。

**5.基于Redis模式**  
Redis也同样可以实现，原理就是利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增。

127.0.0.1:6379> set db_id 1     // 初始化自增ID为1
    OK
    127.0.0.1:6379> incr db_id      // 增加1，并返回递增后的数值
    (integer) 2

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：

(1)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。

(2)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。

**6.基于雪花算法（Snowflake）模式**  
雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
Snowflake生成的是Long类型的ID，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特。  
Snowflake ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 数据中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。

(1)第一个bit位（1bit）：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。

(2)时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 - 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L \* 60 \* 60 \* 24 \* 365) = 69年

(3)工作机器id（10bit）：也被叫做workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。

(4)序列号部分（12bit），自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成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。

**Java版本的Snowflake算法实现：**

/** * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一个整数，然后转化为62进制变成一个短地址URL * * https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake */
    public class SnowFlakeShortUrl { 
    
        /** * 起始的时间戳 */
        private final static long START_TIMESTAMP = 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 DATA_CENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数
    
        /** * 每一部分的最大值 */
        private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
        private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
        private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);
    
        /** * 每一部分向左的位移 */
        private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
        private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
        private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;
    
        private long dataCenterId;  //数据中心
        private long machineId;     //机器标识
        private long sequence = 0L; //序列号
        private long lastTimeStamp = -1L;  //上一次时间戳
    
        private long getNextMill() { 
            long mill = getNewTimeStamp();
            while (mill <= lastTimeStamp) { 
                mill = getNewTimeStamp();
            }
            return mill;
        }
    
        private long getNewTimeStamp() { 
            return System.currentTimeMillis();
        }
    
        /** * 根据指定的数据中心ID和机器标志ID生成指定的序列号 * * @param dataCenterId 数据中心ID * @param machineId 机器标志ID */
        public SnowFlakeShortUrl(long dataCenterId, long machineId) { 
            if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) { 
                throw new IllegalArgumentException("DtaCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_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 currTimeStamp = getNewTimeStamp();
            if (currTimeStamp < lastTimeStamp) { 
                throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
            }
    
            if (currTimeStamp == lastTimeStamp) { 
                //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) { 
                    currTimeStamp = getNextMill();
                }
            } else { 
                //不同毫秒内，序列号置为0
                sequence = 0L;
            }
    
            lastTimeStamp = currTimeStamp;
    
            return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳部分
                    | dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT       //数据中心部分
                    | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                    | sequence;                             //序列号部分
        }
        
        public static void main(String[] args) { 
            SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);
    
            for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) { 
                //10进制
                System.out.println(snowFlake.nextId());
            }
        }
    }

**7.百度（uid-generator）**  
uid-generator是由百度技术部开发， [项目GitHub地址。][GitHub]

uid-generator是基于Snowflake算法实现的，与原始的snowflake算法不同在于，uid-generator支持自定义时间戳、工作机器ID和 序列号 等各部分的位数，而且uid-generator中采用用户自定义workId的生成策略。

uid-generator需要与数据库配合使用，需要新增一个WORKER\_NODE表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据由host，port组成。

**对于uid-generator ID组成结构：**  
workId，占用了22个bit位，时间占用了28个bit位，序列化占用了13个bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一样，时间的单位是秒，而不是毫秒，workId也不一样，而且同一应用每次重启就会消费一个workId。

**8、美团（Leaf）**  
Leaf由美团开发，[项目GitHub地址。][GitHub 1]  
Leaf同时支持号段模式和snowflake算法模式，可以切换使用。

**(1)号段模式**  
先导入源码，[地址。][GitHub 1]在建一张表leaf\_table：

DROP TABLE IF EXISTS `leaf_table`;
    
    CREATE TABLE `leaf_table` (
      `biz_tag` varchar(128)  NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务key',
      `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '当前已经分配了的最大id',
      `step` int(11) NOT NULL COMMENT '初始步长，也是动态调整的最小步长',
      `description` varchar(256)  DEFAULT NULL COMMENT '业务key的描述',
      `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据库维护的更新时间',
      PRIMARY KEY (`biz_tag`)
    ) ENGINE=InnoDB;

然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式。

leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
    leaf.segment.enable=true
    leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=utf8
    leaf.jdbc.username=root
    leaf.jdbc.password=root
    
    leaf.snowflake.enable=false
    #leaf.snowflake.zk.address=
    #leaf.snowflake.port=

启动leaf-server 模块的 LeafServerApplication项目就跑起来了。

号段模式获取分布式自增ID的测试url ：http：//localhost：8080/api/segment/get/leaf-segment-test  
监控号段模式：http://localhost:8080/cache

**(2)snowflake模式**  
Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个workId。

leaf.snowflake.enable=true
    leaf.snowflake.zk.address=127.0.0.1
    leaf.snowflake.port=2181

snowflake模式获取分布式自增ID的测试url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test

**9、滴滴（Tinyid）**  
Tinyid由滴滴开发，[GitHub地址。][GitHub 2]

Tinyid是基于号段模式原理实现的与Leaf如出一辙，每个服务获取一个号段（1000,2000\]、（2000,3000\]、（3000,4000\]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
Tinyid提供http和tinyid-client两种方式接入：  
**(1)Http方式接入**  
a.导入Tinyid源码：git clone[ 项目clone地址][_clone]  
b.创建数据表：

CREATE TABLE `tiny_id_info` (
      `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
      `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务类型，唯一',
      `begin_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始id，仅记录初始值，无其他含义。初始化时begin_id和max_id应相同',
      `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '当前最大id',
      `step` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '步长',
      `delta` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '每次id增量',
      `remainder` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '余数',
      `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间',
      `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间',
      `version` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '版本号',
      PRIMARY KEY (`id`),
      UNIQUE KEY `uniq_biz_type` (`biz_type`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'id信息表';
    
    CREATE TABLE `tiny_id_token` (
      `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
      `token` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'token',
      `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '此token可访问的业务类型标识',
      `remark` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '备注',
      `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间',
      `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间',
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'token信息表';
    
    INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
    VALUES
    	(1, 'test', 1, 1, 100000, 1, 0, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-22 23:19:27', 1);
    
    INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
    VALUES
    	(2, 'test_odd', 1, 1, 100000, 2, 1, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-23 00:39:24', 3);
    
    
    INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
    VALUES
    	(1, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');
    
    INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
    VALUES
    	(2, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test_odd', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');

c.配置数据库：

datasource.tinyid.names=primary
    datasource.tinyid.primary.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
    datasource.tinyid.primary.url=jdbc:mysql://ip:port/databaseName?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
    datasource.tinyid.primary.username=root
    datasource.tinyid.primary.password=123456

d.启动tinyid-server后测试：

获取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c'
    返回结果: 3
    
    批量获取分布式自增ID:
    http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c&batchSize=10'
    返回结果:  4,5,6,7,8,9,10,11,12,13

**(2)Java客户端方式接入**  
a.重复Http方式的（b）（c）操作。  
b.引入依赖

<dependency>
                <groupId>com.xiaoju.uemc.tinyid</groupId>
                <artifactId>tinyid-client</artifactId>
                <version>${ tinyid.version}</version>
            </dependency>

c.配置文件

tinyid.server =localhost:9999
    tinyid.token =0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c

test 、tinyid.token是在数据库表中预先插入的数据，test 是具体业务类型，tinyid.token表示可访问的业务类型。

// 获取单个分布式自增ID
    Long id =  TinyId . nextId( " test " );
    
    // 按需批量分布式自增ID
    List< Long > ids =  TinyId . nextId( " test " , 10 );

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/a37f0c0a1e48463c8e6e8fa9798118ed.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/24a7bf812af94d89aa8fa80758bb65cc.png
[GitHub]: https://github.com/baidu/uid-generator
[GitHub 1]: https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf
[GitHub 2]: https://github.com/didi/tinyid
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/3af44e193502428cb16e51eea0cd7fe1.png
[_clone]: https://github.com/didi/tinyid.git