分布式全局唯一ID （学习总结---从入门到深化）

女爷i 2023-09-23 17:20 137阅读 0赞

**目录**

分布式全局唯一ID

何为 ID

为什么需要分布式ID

分布式全局唯一ID解决方案

UUID

依靠数据库自增字段生成

号段模式

Redis自增key方案

雪花算法（SnowFlake）

分布式全局唯一ID\_什么是雪花算法SonwFlake

雪花算法作用

SnowFlake算法优点

SnowFlake算法的缺点

雪花算法组成

分布式全局唯一ID实现\_雪花算法SonwFlake落地实现

Hutool简介

引入相关依赖

Snowflake

雪花算法SpringBoot引用

分布式全局唯一ID实现\_雪花算法SonwFlake落地实现之 Mybatis Plus

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# 分布式全局唯一ID #

![f23b00b1b0a2454ebc42de9d2694d2df.png][]

## 何为 ID ##

日常开发中，我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示，比如 用户 ID 对应且仅对应一个人，商品 ID 对应且仅对应一件商品，订 单 ID 对应且仅对应一个订单。

![34c9c48488474fa5beb5dc78a1611b56.png][]

## 为什么需要分布式ID ##

随着系统数据量越来越大，单数据库压力太大无法维持性能，所以 可能就需要变成一主多从这样读写分离，随着继续扩大一主多从也 无法支撑了。这时就需要分库分表，这样的话就会出现不同库表之 间的数据id不能再依赖数据库自增的id，而需要外部一种方式生成全局统一的唯一id。

![cd4e09e5236b4d31ac820702dc2251d9.png][]

分布式ID需要满足什么条件

![ff21fe7cc26a4a30b6ceabc40126a7d2.png][]

## 分布式全局唯一ID解决方案 ##

![ef26dd4c56e847f29e51cb21ff50e827.png][]

### UUID ###

Java本身提供了UUID，这是一个唯一的字符串，它可以不依赖其他 工具在本地生成。

![0227821a5f3c49d19ae394be4ae5a29f.png][]

### 依靠数据库自增字段生成 ###

一个数据库压力大就搞多个数据库，之后搞一个Step步长的概念， 每个数据库的自增起始值不同，但是他们的增长Step相同。如下图所示。

![f35dd2702cb8410fa16637acf09c70c5.png][]

>  **优点**
> 
> 返回的分布式ID是趋势递增的id唯一。解决了单点问题，即使一个 宕机其他的还可以提供服务。
> 
> **缺点**
> 
> 单点压力还是很大，因为DB本身写操作就耗时间。最主要的问题还 是扩容困难，比如要加一台DB3是很难加进来的，除非停机，将所 有DB的id进行修改，同时修改步长。

### **号段模式** ###

> 它没有采用新插入记录返回id的方案，而是一个业务类型就是一行 数据，用一行数据来维护这个业务的自增id。服务来修改这行数据 的max\_id，比如当前max\_id值是0，那么来给max\_id加上1000， 如果返回成功，就代表这个服务获得了1-1000这段分布式id，之后 将这段缓存在服务内部，用光之后再来表中取。

![61dff4ce71a74816abdf3cf052935c02.png][]

>  **优点**
> 
> 效率很高，db的压力减小，而且一张表可以维护很多业务的分布式 id。
> 
> **缺点**
> 
> 复杂性提高，需要系统为了这个生成方案对号段进行缓存。

### Redis自增key方案 ###

通过incr命令让一个key自增，自增后的值作为分布式id。

![2fa4b7d4afd84e809ce5ed874801f240.png][]

>  **优点**
> 
> 1、有序递增，可读性强
> 
> 2、性能较高
> 
> **缺点**
> 
> 1、占用带宽，依赖Redis

### 雪花算法（SnowFlake） ###

SnowFlake生成的是一个Long类型的值，Long类型的数据占用8个 字节，也就是64位。SnowFlake将64进行拆分，每个部分具有不同 的含义，当然机器码、序列号的位数可以自定义也可以。

![d470065b10ca4ce7a0b490f09b9fe0d8.png][]

>  **优点**
> 
> 本地生成，不依赖中间件。 生成的分布式id足够小，只有8个字节，而且是递增的。
> 
> **缺点**
> 
> 时钟回拨问题，强烈依赖于服务器的时间，如果时间出现时间回拨 就可能出现重复的id。

## 分布式全局唯一ID\_什么是雪花算法SonwFlake ##

![074166c6a7d9465882056f58ae493d61.png][]

Snowflake常称为雪花算法，是Twitter开源的分布式ID生成算法， 生成后是一个64bit的long型数值，组成部分引入了时间戳，基本保持了自增。

### 雪花算法作用 ###

![9c149d8db99a49d88467081bc2b80337.png][]

### SnowFlake算法优点 ###

![9935975bdc2c4e52816410a8e1c3a539.png][]

### SnowFlake算法的缺点 ###

依赖系统时间，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成ID冲 突或者重复

### 雪花算法组成 ###

![b783fcd26b1d41e7b909490a7b8e0d4b.png][]

![9569c222b3fe43f58f32a0e2ad152d7c.png][]

## 分布式全局唯一ID实现\_雪花算法SonwFlake落地实现 ##

![3deec82d7faa4478a2a5ab9a5bec156b.png][]

## Hutool简介 ##

Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相 关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优 雅，让Java语言也可以“甜甜的”。

## 引入相关依赖 ##

hutool工具包已经提供雪花算法ID生成的工具类。

<dependency>
        <groupId>cn.hutool</groupId>
        <artifactId>hutool-all</artifactId>
        <version>5.7.13</version>
    </dependency>

## Snowflake ##

分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，有些时候我们 希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生 成。Twitter的Snowflake 算法就是这种生成器。

//参数1为机器标识
    //参数2为数据标识
    Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1,1);
    long id = snowflake.nextId();
    //简单使用
    long id = IdUtil.getSnowflakeNextId();
    String id = snowflake.getSnowflakeNextIdStr();

### 雪花算法SpringBoot引用 ###

**config文件**

package com.example.demo.config;
    import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
    import cn.hutool.core.net.NetUtil;
    import cn.hutool.core.util.IdUtil;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    import javax.annotation.PostConstruct;
    @Slf4j
    @Component
    public class IdGeneratorSnowflake {
        private long workerId = 0;  //第几号机房
        private long datacenterId = 1;  //第几号机器
        private Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(workerId, datacenterId);
        @PostConstruct  //构造后开始执行，加载初始化工作
        public void init(){
            try{
                //获取本机的ip地址编码
                workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
                log.info("当前机器的workerId: " + workerId);
           }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                log.warn("当前机器的workerId获取失败 ----> " + e);
                workerId = NetUtil.getLocalhostStr().hashCode();
           }
       }
        /**
         * 生成id
         * @return
         */
        public synchronized long snowflakeId(){
            return snowflake.nextId();
       }
    }

## 分布式全局唯一ID实现\_雪花算法SonwFlake落地实现之 Mybatis Plus ##

![e086d345e3444aada040ef29aebb6d10.png][]

**初始化工程**

<dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.baomidou</groupId>
                <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
                <version>3.4.2</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                <scope>test</scope>
                <exclusions>
                    <exclusion>
                        <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                        <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                    </exclusion>
                </exclusions>
            </dependency>
        </dependencies>

**开启MapperScan扫描**

在 Spring Boot 启动类中添加 **@MapperScan** 注解，扫描 Mapper 文件 夹：

@SpringBootApplication
    @MapperScan("com.itbaizhan.sonwflake.mapper")
    public class Application {
        public static void main(String[] args) {
          SpringApplication.run(Application.class,args);
       }
    }

**编码**

编写实体类 **User.java**

@Data
    public class User {
        @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)// 雪花算法
        private Long id;
        private String name;
        private Integer age;
        private String email;
    }

**编写Mapper**

public interface UserMapper extends
    BaseMapper<User> {
    }

**添加测试类**

@Test
        void createUser() {
            User user = new User();
            user.setName("张三");
            user.setAge(18);
            user.setEmail("23472@qq.com");
            userMapper.insert(user);
       }

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