一口气说出 9种分布式ID生成方式（架构师必修课）

- 日理万妓 2022-12-21 13:57 123阅读 0赞

一、为什么要用分布式ID？

在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？

1、什么是分布式ID？

拿MySQL数据库举个栗子：

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、那么分布式ID需要满足那些条件？

*  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都有哪些生成方式？

今天主要分析一下以下9种，分布式ID生成器方式以及优缺点：

*  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）

那么它们都是如何实现？以及各自有什么优缺点？我们往下看 ![图片源自网络][20200213173144123.png]

> 以上图片源自网络，如有侵权联系删除

1、基于UUID

在Java的世界里，想要得到一个具有唯一性的ID，首先被想到可能就是`UUID`，毕竟它有着全球唯一的特性。那么`UUID`可以做`分布式ID`吗？**答案是可以的，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 `c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718`，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 `SEQ_ID`;
    CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
        id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, 
        value char(10) NOT NULL default '',
        PRIMARY KEY (id),
    ) ENGINE=MyISAM;

insert into SEQUENCE_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。

那这样还会有个问题，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

这样两个MySQL实例的自增ID分别就是：

> 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][20200215124534149.png_pic_center] 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

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>id</th> 
   <th>biz_type</th> 
   <th>max_id</th> 
   <th>step</th> 
   <th>version</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>101</td> 
   <td>1000</td> 
   <td>2000</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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 seq_id 1     // 初始化自增ID为1
    OK
    127.0.0.1:6379> incr seq_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`

*  `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。
 *  `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_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3hpbnpoaWZ1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

> 以上图片源自网络，如有侵权联系删除

`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。

*  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。
 *  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
 *  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。
 *  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 [https://github.com/baidu/uid-generator][https_github.com_baidu_uid-generator]

`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`。

> 参考文献 [https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh\_cn.md][https_github.com_baidu_uid-generator_blob_master_README.zh_cn.md]

8、美团（Leaf）

`Leaf`由美团开发，github地址：[https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf][https_github.com_Meituan-Dianping_Leaf]

`Leaf`同时支持号段模式和`snowflake`算法模式，可以切换使用。

号段模式

先导入源码 [https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf][https_github.com_Meituan-Dianping_Leaf] ，在建一张表`leaf_alloc`

DROP TABLE IF EXISTS `leaf_alloc`;
    
    CREATE TABLE `leaf_alloc` (
      `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][http_localhost_8080_cache]

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][http_localhost_8080_api_snowflake_get_test]

9、滴滴（Tinyid）

`Tinyid`由滴滴开发，Github地址：[https://github.com/didi/tinyid。][https_github.com_didi_tinyid]

`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_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3hpbnpoaWZ1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1] `Tinyid`提供`http`和`tinyid-client`两种方式接入

Http方式接入

（1）导入Tinyid源码：

git clone [https://github.com/didi/tinyid.git][https_github.com_didi_tinyid.git]

（2）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');

（3）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

（4）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

Java客户端方式接入

重复Http方式的（2）（3）操作

引入依赖

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

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 );

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总结

本文只是简单介绍一下每种分布式ID生成器，旨在给大家一个详细学习的方向，每种生成方式都有它自己的优缺点，具体如何使用还要看具体的业务需求。

整理了几百套完整视频，送给小伙伴们。

### 添加微信mm7718mm获取资料。 ###

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[https_github.com_baidu_uid-generator_blob_master_README.zh_cn.md]: https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md
[https_github.com_Meituan-Dianping_Leaf]: https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf
[http_localhost_8080_cache]: http://localhost:8080/cache
[http_localhost_8080_api_snowflake_get_test]: http://localhost:8080/api/snowflake/get/test
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[https_github.com_didi_tinyid.git]: https://github.com/didi/tinyid.git