Java 7.3 - 分布式 id

分布式 ID 介绍

什么是 ID？

ID 就是 数据的唯一标识。

什么是分布式 ID？

分布式 ID 是 分布式系统中的 ID，它不存在于现实生活，只存在于分布式系统中。

分库分表：

一个项目，在上线初期使用的是单机 MySQL。但随着需求不断增长，单机 MySQL 已经无法满足当前的需求，我们需要进行分库分表。

分库分表后，数据分布在不同服务器的数据库上，数据库的自增主键无法满足 ID 的唯一性了。此时我们如何为不同的节点生成全局唯一的主键呢？—— 分布式 ID。

分布式 ID 需要满足哪些要求？

1、全局唯一

2、高可用：生成分布式 ID 的服务要保证可能性接近 100%

3、高性能：生成速度要快

4、方便易用

以上四点为分布式 ID 的基本要求，一个好的分布式 ID 还需要满足下列需求：

1、安全

2、有序递增

3、有具体的业务含义：生成的 ID 如果能有具体的业务含义，可以让定位问题以及开发更加透明化

4、独立部署：分布式系统专门有一个服务用来生成分布式 ID，可以和业务相关的服务解耦。

分布式 ID 常见的解决方案有哪些？

数据库

数据库主键自增

通过关系型数据库的自增主键来产生唯一 ID

以 MySQL 为例：

CREATE TABLE `sequence_id` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`stub` char(10) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `stub` (`stub`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

创建一个表，其主键自增。

BEGIN;
REPLACE INTO sequence_id (stub) VALUES ('stub');
SELECT LAST_INSERT_ID();
COMMIT;

插入数据我们使用 replace into 代替 insert into，解释如下：

这种方式的优缺点——

优点：实现简单

缺点：并发量不大，存在数据库单点问题、ID 没有业务含义、安全问题（通过 ID 自增量来判断每天的订单量）、每次获取 ID 都要访问数据库

数据库号段模式

对于数据库主键自增的方法，每有一个订单就需要访问一次数据库，性能比较差。我们可以通过批量获取，存在内存中，需要用到的时候直接从内存中取即可。

以 MySQL 为例：

1、创建一个数据库表

CREATE TABLE `sequence_id_generator` (
`id` int(10) NOT NULL,
`current_max_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最⼤id',
`step` int(10) NOT NULL COMMENT '号段的⻓度',
`version` int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
`biz_type` int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

current_max_id 和 step 都是用来获取批量 ID，获取的批量 ID 为：current_max_id -- current_max_id + step

version 解决并发问题（乐观锁）

2、插入一行数据

INSERT INTO `sequence_id_generator` (`id`, `current_max_id`, `step`, `version`,
`biz_type`)
VALUES(1, 0, 100, 0, 101);

3、通过 select 获取指定业务下的批量唯一 ID

SELECT `current_max_id`, `step`,`version` FROM `sequence_id_generator` where
`biz_type` = 101

4、不够用更新后重新 select

UPDATE sequence_id_generator SET current_max_id = 0+100, version=version+1 WHERE
version = 0 AND `biz_type` = 101
SELECT `current_max_id`, `step`,`version` FROM `sequence_id_generator` where
`biz_type` = 101

优缺点 ——

优点：ID 有序递增

缺点：数据库单点问题、ID 没有业务含义、安全问题

NoSQL

一般情况下，NoSQL 方案使用 Redis 多一些。我们通过 Redis 的 incr 命令即可实现对 ID 原子顺序递增。

127.0.0.1:6379> set sequence_id_biz_type 1
OK
127.0.0.1:6379> incr sequence_id_biz_type
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get sequence_id_biz_type
"2"

为了提高可用性和并发，我们可以使用 Redis 集群。（Redis Cluster）

优缺点 ——

优点：性能不错且 ID 有序递增

缺点：和数据库主键自增方案缺点类似

算法

UUID

UUID，Universal Unique Identifier（通用唯一标识符）。UUID 包含 32 个 16 进制数字。（8-4-4-4-12）

JDK 提供了现成的生成 UUID 的方法

UUID.randomUUID();

UUID 可以保证唯一性，因为其生成规则包括 MAC 地址、时间戳、名字空间、随机或伪随机数、时序等元素，UUID 不会重复。但虽然 UUID 可以做到全局唯一性，但是我们很少使用它。

UUID 作为 MySQL 主键的时候非常不合适：

1、主键要尽量越短越好

2、UUID 无序，InnoDB 引擎中，数据库主键的无序性会严重影响性能（B+ 树）

UUID 优缺点 —— 

优点：生成速度快、简单易用

缺点：空间消耗大、不安全（MAC 地址泄露）、无序、没有具体业务含义、需要解决重复 ID 问题（机器时间不对的情况下，可能生成重复 ID）

Snowflake（雪花算法）

基于 Snowflake 算法的开源实现，比如美团的 Leaf.

优缺点 ——

优点：生成速度快，ID 有序自增、比较灵活（根据业务加入业务ID）

缺点：需要解决重复 ID 问题（机器时间不对导致重复 ID）

开源框架

UidGenerator

Leaf（团子）

 

Tinyid（滴滴）