9種分布式ID生成方式

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一、為什么要用分布式ID？

在說分布式ID的具體實現之前，我們來簡單分析一下為什么用分布式ID？分布式ID應該滿足哪些特征？

1、什么是分布式ID？

拿MySQL數據庫舉個栗子：

在我們業務數據量不大的時候，單庫單表完全可以支撐現有業務，數據再大一點搞個MySQL主從同步讀寫分離也能對付。

但隨着數據日漸增長，主從同步也扛不住了，就需要對數據庫進行分庫分表，但分庫分表后需要有一個唯一ID來標識一條數據，數據庫的自增ID顯然不能滿足需求；特別一點的如訂單、優惠券也都需要有唯一ID做標識。此時一個能夠生成全局唯一ID的系統是非常必要的。那么這個全局唯一ID就叫分布式ID。

2、那么分布式ID需要滿足那些條件？

• 全局唯一：必須保證ID是全局性唯一的，基本要求
• 高性能：高可用低延時，ID生成響應要塊，否則反倒會成為業務瓶頸
• 高可用：100%的可用性是騙人的，但是也要無限接近於100%的可用性
• 好接入：要秉着拿來即用的設計原則，在系統設計和實現上要盡可能的簡單
• 趨勢遞增：最好趨勢遞增，這個要求就得看具體業務場景了，一般不嚴格要求

二、 分布式ID都有哪些生成方式？

今天主要分析一下以下9種，分布式ID生成器方式以及優缺點：

• UUID
• 數據庫自增ID
• 數據庫多主模式
• 號段模式
• Redis
• 雪花算法（SnowFlake）
• 滴滴出品（TinyID）
• 百度 （Uidgenerator）
• 美團（Leaf）

那么它們都是如何實現？以及各自有什么優缺點？我們往下看

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1、基於UUID

在Java的世界里，想要得到一個具有唯一性的ID，首先被想到可能就是UUID，畢竟它有着全球唯一的特性。那么UUID可以做分布式ID嗎？答案是可以的，但是並不推薦

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

UUID的生成簡單到只有一行代碼，輸出結果 c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718，但UUID卻並不適用於實際的業務需求。像用作訂單號UUID這樣的字符串沒有絲毫的意義，看不出和訂單相關的有用信息；而對於數據庫來說用作業務主鍵ID，它不僅是太長還是字符串，存儲性能差查詢也很耗時，所以不推薦用作分布式ID。

優點：

• 生成足夠簡單，本地生成無網絡消耗，具有唯一性

缺點：

• 無序的字符串，不具備趨勢自增特性
• 沒有具體的業務含義
• 長度過長16 字節128位，36位長度的字符串，存儲以及查詢對MySQL的性能消耗較大，MySQL官方明確建議主鍵要盡量越短越好，作為數據庫主鍵 UUID 的無序性會導致數據位置頻繁變動，嚴重影響性能。

2、基於數據庫自增ID

基於數據庫的auto_increment自增ID完全可以充當分布式ID，具體實現：需要一個單獨的MySQL實例用來生成ID，建表結構如下：

當我們需要一個ID的時候，向表中插入一條記錄返回主鍵ID，但這種方式有一個比較致命的缺點，訪問量激增時MySQL本身就是系統的瓶頸，用它來實現分布式服務風險比較大，不推薦！

優點：

• 實現簡單，ID單調自增，數值類型查詢速度快

缺點：

• DB單點存在宕機風險，無法扛住高並發場景

3、基於數據庫集群模式

前邊說了單點數據庫方式不可取，那對上邊的方式做一些高可用優化，換成主從模式集群。害怕一個主節點掛掉沒法用，那就做雙主模式集群，也就是兩個Mysql實例都能單獨的生產自增ID。

那這樣還會有個問題，兩個MySQL實例的自增ID都從1開始，會生成重復的ID怎么辦？

解決方案：設置起始值和自增步長

MySQL_1 配置：

MySQL_2 配置：

這樣兩個MySQL實例的自增ID分別就是：

1、3、5、7、9
2、4、6、8、10

那如果集群后的性能還是扛不住高並發咋辦？就要進行MySQL擴容增加節點，這是一個比較麻煩的事。

從上圖可以看出，水平擴展的數據庫集群，有利於解決數據庫單點壓力的問題，同時為了ID生成特性，將自增步長按照機器數量來設置。

增加第三台MySQL實例需要人工修改一、二兩台MySQL實例的起始值和步長，把第三台機器的ID起始生成位置設定在比現有最大自增ID的位置遠一些，但必須在一、二兩台MySQL實例ID還沒有增長到第三台MySQL實例的起始ID值的時候，否則自增ID就要出現重復了，必要時可能還需要停機修改。

優點：

• 解決DB單點問題

缺點：

• 不利於后續擴容，而且實際上單個數據庫自身壓力還是大，依舊無法滿足高並發場景。

4、基於數據庫的號段模式

號段模式是當下分布式ID生成器的主流實現方式之一，號段模式可以理解為從數據庫批量的獲取自增ID，每次從數據庫取出一個號段范圍，例如 (1,1000] 代表1000個ID，具體的業務服務將本號段，生成1~1000的自增ID並加載到內存。表結構如下：

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '當前最大id',
  step int(20) NOT NULL COMMENT '號段的布長',
  biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '業務類型',
  version int(20) NOT NULL COMMENT '版本號',
  PRIMARY KEY (`id`)
) 

biz_type ：代表不同業務類型

max_id ：當前最大的可用id

step ：代表號段的長度

version ：是一個樂觀鎖，每次都更新version，保證並發時數據的正確性

等這批號段ID用完，再次向數據庫申請新號段，對max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功則說明新號段獲取成功，新的號段范圍是(max_id ,max_id +step]。

update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX

由於多業務端可能同時操作，所以采用版本號version樂觀鎖方式更新，這種分布式ID生成方式不強依賴於數據庫，不會頻繁的訪問數據庫，對數據庫的壓力小很多。

5、基於Redis模式

Redis也同樣可以實現，原理就是利用redis的 incr命令實現ID的原子性自增

用redis實現需要注意一點，要考慮到redis持久化的問題。redis有兩種持久化方式RDB和AOF

• RDB會定時打一個快照進行持久化，假如連續自增但redis沒及時持久化，而這會Redis掛掉了，重啟Redis后會出現ID重復的情況。
• AOF會對每條寫命令進行持久化，即使Redis掛掉了也不會出現ID重復的情況，但由於incr命令的特殊性，會導致Redis重啟恢復的數據時間過長。

6、基於雪花算法（Snowflake）模式

雪花算法（Snowflake）是twitter公司內部分布式項目采用的ID生成算法，開源后廣受國內大廠的好評，在該算法影響下各大公司相繼開發出各具特色的分布式生成器。

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Snowflake生成的是Long類型的ID，一個Long類型占8個字節，每個字節占8比特，也就是說一個Long類型占64個比特。
Snowflake ID組成結構：正數位（占1比特）+ 時間戳（占41比特）+ 機器ID（占5比特）+ 數據中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），總共64比特組成的一個Long類型。

• 第一個bit位（1bit）：Java中long的最高位是符號位代表正負，正數是0，負數是1，一般生成ID都為正數，所以默認為0。
• 時間戳部分（41bit）：毫秒級的時間，不建議存當前時間戳，而是用（當前時間戳 - 固定開始時間戳）的差值，可以使產生的ID從更小的值開始；41位的時間戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
• 工作機器id（10bit）：也被叫做workId，這個可以靈活配置，機房或者機器號組合都可以。
• 序列號部分（12bit），自增值支持同一毫秒內同一個節點可以生成4096個ID

根據這個算法的邏輯，只需要將這個算法用Java語言實現出來，封裝為一個工具方法，那么各個業務應用可以直接使用該工具方法來獲取分布式ID，只需保證每個業務應用有自己的工作機器id即可，而不需要單獨去搭建一個獲取分布式ID的應用。

Java版本的****Snowflake算法實現：

/**
 * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一個整數，然后轉化為62進制變成一個短地址URL
 *
 * https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake
 */
public class SnowFlakeShortUrl {

    /**
     * 起始的時間戳
     */
    private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分占用的位數
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;   //序列號占用的位數
    private final static long MACHINE_BIT = 5;     //機器標識占用的位數
    private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //數據中心占用的位數

    /**
     * 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;  //數據中心
    private long machineId;     //機器標識
    private long sequence = 0L; //序列號
    private long lastTimeStamp = -1L;  //上一次時間戳

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewTimeStamp();
        while (mill <= lastTimeStamp) {
            mill = getNewTimeStamp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewTimeStamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * 根據指定的數據中心ID和機器標志ID生成指定的序列號
     *
     * @param dataCenterId 數據中心ID
     * @param machineId    機器標志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;
    }

    /**
     * 產生下一個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) {
            //相同毫秒內，序列號自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列數已經達到最大
            if (sequence == 0L) {
                currTimeStamp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不同毫秒內，序列號置為0
            sequence = 0L;
        }

        lastTimeStamp = currTimeStamp;

        return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //時間戳部分
                | dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT       //數據中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //機器標識部分
                | sequence;                             //序列號部分
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);

        for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
            //10進制
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }
    }
}

7、百度（uid-generator）

uid-generator是由百度技術部開發，項目GitHub地址 https://github.com/baidu/uid-generator
uid-generator是基於Snowflake算法實現的，與原始的snowflake算法不同在於，uid-generator支持自定義時間戳、工作機器ID和 序列號 等各部分的位數，而且uid-generator中采用用戶自定義workId的生成策略。
uid-generator需要與數據庫配合使用，需要新增一個WORKER_NODE表。當應用啟動時會向數據庫表中去插入一條數據，插入成功后返回的自增ID就是該機器的workId數據由host，port組成。

對於****uid-generator ID組成結構：

workId，占用了22個bit位，時間占用了28個bit位，序列化占用了13個bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一樣，時間的單位是秒，而不是毫秒，workId也不一樣，而且同一應用每次重啟就會消費一個workId

8、美團（Leaf）

Leaf由美團開發，github地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf
Leaf同時支持號段模式和snowflake算法模式，可以切換使用。

號段模式

先導入源碼 https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf ，在建一張表leaf_alloc

DROP TABLE IF EXISTS `leaf_alloc`;

CREATE TABLE `leaf_alloc` (
  `biz_tag` varchar(128)  NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '業務key',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '當前已經分配了的最大id',
  `step` int(11) NOT NULL COMMENT '初始步長，也是動態調整的最小步長',
  `description` varchar(256)  DEFAULT NULL COMMENT '業務key的描述',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '數據庫維護的更新時間',
  PRIMARY KEY (`biz_tag`)
) ENGINE=InnoDB;

然后在項目中開啟號段模式，配置對應的數據庫信息，並關閉snowflake模

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=

啟動leaf-server 模塊的 LeafServerApplication項目就跑起來了

號段模式獲取分布式自增ID的測試url ：http：//localhost：8080/api/segment/get/leaf-segment-test

監控號段模式：http://localhost:8080/cache

snowflake模式

Leaf的snowflake模式依賴於ZooKeeper，不同於原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基於ZooKeeper的順序Id來生成的，每個應用在使用Leaf-snowflake時，啟動時都會都在Zookeeper中生成一個順序Id，相當於一台機器對應一個順序節點，也就是一個workId。

snowflake模式獲取分布式自增ID的測試url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test

9、滴滴（Tinyid）

Tinyid由滴滴開發，Github地址：https://github.com/didi/tinyid。

Tinyid是基於號段模式原理實現的與Leaf如出一轍，每個服務獲取一個號段（1000,2000]、（2000,3000]、（3000,4000]

Tinyid提供http和tinyid-client兩種方式接入

Http方式接入

（1）導入Tinyid源碼：
git clone https://github.com/didi/tinyid.git

（2）創建數據表：

CREATE TABLE `tiny_id_info` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
  `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '業務類型，唯一',
  `begin_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '開始id，僅記錄初始值，無其他含義。初始化時begin_id和max_id應相同',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '當前最大id',
  `step` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '步長',
  `delta` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '每次id增量',
  `remainder` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '余數',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '創建時間',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新時間',
  `version` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '版本號',
  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可訪問的業務類型標識',
  `remark` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '備注',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '創建時間',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新時間',
  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');

（3）配置數據庫：

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

（4）啟動tinyid-server后測試

獲取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c'
返回結果: 3

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

Java客戶端方式接入

重復Http方式的（2）（3）操作

引入依賴

配置文件

test 、tinyid.token是在數據庫表中預先插入的數據，test 是具體業務類型，tinyid.token表示可訪問的業務類型

總結

本文只是簡單介紹一下每種分布式ID生成器，旨在給大家一個詳細學習的方向，每種生成方式都有它自己的優缺點，具體如何使用還要看具體的業務需求。