【解决方案】分布式系统如何生成全局ID

超、凢脫俗 2023-03-01 13:36 13阅读 0赞

考虑分布式：如何有一个全局Id，保证Id唯一，考虑到分库分表之后，还可以保证这些全局Id的生成规则 保证一直性的。

# 一、基本要求： #

1、全局唯一  
2、趋向递增（满足mysql的索引的特点）  
3、尽量保证下一个id比上一个高  
4、信息安全方面；保证id不容易被猜到  
5、包含时间戳（了解这个id的生成时间）

# 二、高性能需求： #

1、高可用：不能出问题呀99.999%情况下要成功创建  
2、低延迟：毫秒级  
3、高并发：支持高QPS（Query Per Second) = 并发量/平均响应时间 ；同时10万的情况要生成id

# 三、雪花算法产生之前的的解决方法： #

**1、UUID：** 32位的16进制，是JDK自带的工具类；唯一性可以实现，但是它无序

// UUID 36位的16进制的 0e8500ab-a173-4d54-9eaa-e81477ea4470
    System.out.println(UUID.randomUUID());

无序可以导致什么问题呢？  
TODO： 了解一下B+tree,会导致索引的分裂，索引不好创建，索引不好查询  
Innodb存储引擎的特点主键可以实现聚簇索引，，数据存入索引叶子节点上，可以直接存储值，而且是从左向右递增的，但是UUID是无序的，就是导致索引出现分裂。  
**2、数据的自增主键：** mysql 通过replace into实现，（replace into 表中索引如果存在就替换掉）  
有序性，唯一性,递增，但是集群分布不可以不能实现并发执行，不合适大数据量，每次插入数据都需要读写数据库。  
**3、redis:** redis6.0支持多线程，redis单线程的天生保证原子性，  
但是需要设置不同的增长步长。但问题是，这里需要维护配置麻烦。  
\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jwnx5GSW-1595769830530)(en-resource://database/3758:1)\]

# 四、boss 雪花算法： #

\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4p8lv5rX-1595769830538)(en-resource://database/3762:1)\]  
\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5Mbj0knD-1595769830544)(en-resource://database/3764:1)\]  
64位Long类型的整形基础数据类型，  
1、0符号位：最高位为0，表示取正数  
2、41位时间戳：11111111111111111111111111111111111111111  
3、转化成10进制：2199023255551L

public static void main(String[] args) {
            Date date = new Date();
            date.setTime(2199023255551L);
            System.out.println(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(date));
        }

> 结果：2039-09-07  
> 也就是可用到这个时候，这是当41位全部都满的情况

4、10位工作进程为：5+5也及时是workerId 和 datacenterId 机器码和机房码 也就是最好1024个节点（可以自己修改源码，根据业务修改对应的workerId和datacenterId的位数）  
5、12位，序列号： 每台机器每毫秒内最多产生4096个序列号

# PS:常见的使用： #

## 1、HuTool ##

<dependency>
                <groupId>cn.hutool</groupId>
                <artifactId>hutool-all</artifactId>
                <version>5.3.9</version>
     </dependency>

/**
     * @introduce: 使用huTool工具包，Id生成工具类 
     * @author: xingMeiLing
     * @DATE: 2020/7/15
     **/
    public class Test3 {
        private long workId= 0;
        private long dataCenterId =1;
        private   Snowflake snowflake =  IdUtil.createSnowflake(workId,dataCenterId);
        @PostConstruct
        public  void init(){
            try {
                workId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
            } catch (Exception e){
                workId = NetUtil.getLocalhostStr().hashCode();
            }
        }
        public  synchronized long snowflakeId(){
            return snowflake.nextId();
        }
        public synchronized  long snowflakeId(long workId,long dataCenterId){
            Snowflake snowflake =  IdUtil.createSnowflake(workId,dataCenterId);
            return snowflake.nextId();
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println(new Test3().snowflakeId());
        }
    }

### 优点： ###

• 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。

作为DB表的主键，索引效率高。

• 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。

高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。

容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。

• 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

### 缺点： ###

• 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

• 可能会出现不是全局递增的情况。

## 2、解决时钟回拨问题： ##

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