分布式系统唯一ID的生成方案讨论

在分布式系统下唯一id问题，就是id咋生成？比如分表分库，因为要是一个表分成多个表之后，每个表的id都是从1开始累加自增长，那是不对的。举个例子，一个表拆分为了2张表，每个表的id都从1开始累加，这个肯定有问题了！你的系统就没办法根据表主键来查询了，比如id = 10这个记录，在两个表里都有！所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了，保证每个表内的某个id，全局唯一。全局唯一id主要有以下几种方案。

分布式ID的生成方案

1. UUID

算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。

• 优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险
• 缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低（在数据库里不利于索引树的构建，不适合用作主键）

2. 数据库自增ID

使用数据库的id自增策略，如 MySQL 的 auto_increment。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。

• 优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单
• 缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，有性能瓶颈

3. 批量生成ID

一次按需批量生成多个ID，每次生成都需要访问数据库，将数据库修改为最大的ID值，并在内存中记录当前值及最大值。

• 优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高性能
• 缺点：属于本地生成策略，存在单点故障，服务重启造成ID不连续

4. Redis生成ID

Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。

• 优点：不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库；数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

• 缺点：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度；需要编码和配置的工作量比较大。

考虑到单节点的性能瓶颈，可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3, 4, 5，然后步长都是 5。各个 Redis 生成的 ID 为：

A：, , , ,
B：, , , ,
C：, , , ,
D：, , , ,
E：, , , , 

随便负载到哪个机确定好，未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。

另外，比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ，使用 INCR 进行累加。

5. Twitter的snowflake算法

Twitter 利用 zookeeper 实现了一个全局ID生成的服务 Snowflake：https://github.com/twitter-archive/snowflake

如上图的所示，Twitter 的 Snowflake 算法由下面几部分组成：

• 1位符号位：

由于 long 类型在 java 中带符号的，最高位为符号位，正数为 0，负数为 1，且实际系统中所使用的ID一般都是正数，所以最高位为 0。

• 41位时间戳（毫秒级）：

需要注意的是此处的 41 位时间戳并非存储当前时间的时间戳，而是存储时间戳的差值（当前时间戳 - 起始时间戳），这里的起始时间戳一般是ID生成器开始使用的时间戳，由程序来指定，所以41位毫秒时间戳最多可以使用 (1 << 41) / (1000x60x60x24x365) = 69年。

• 10位数据机器位：

包括5位数据标识位和5位机器标识位，这10位决定了分布式系统中最多可以部署 1 << 10 = 1024 s个节点。超过这个数量，生成的ID就有可能会冲突。

• 12位毫秒内的序列：

这 12 位计数支持每个节点每毫秒（同一台机器，同一时刻）最多生成 1 << 12 = 4096个ID

加起来刚好64位，为一个Long型。

• 优点：高性能，低延迟，按时间有序，一般不会造成ID碰撞
• 缺点：需要独立的开发和部署，依赖于机器的时钟

代码实现：

public class IdWorker {
    /**
     * 起始时间戳 2017-04-01
     */
    private final long epoch = 1491004800000L;
    /**
     * 机器ID所占的位数
     */
    private final long workerIdBits = 5L;
    /**
     * 数据标识ID所占的位数
     */
    private final long dataCenterIdBits = 5L;
    /**
     * 支持的最大机器ID,结果是31
     */
    private final long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
    /**
     * 支持的最大数据标识ID,结果是31
     */
    private final long maxDataCenterId = ~(-1 << dataCenterIdBits);
    /**
     * 毫秒内序列在id中所占的位数
     */
    private final long sequenceBits = 12L;
    /**
     * 机器ID向左移12位
     */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    /**
     * 数据标识ID向左移17(12+5)位
     */
    private final long dataCenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    /**
     * 时间戳向左移22(12+5+5)位
     */
    private final long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
    /**
     * 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private final long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits);
    /**
     * 数据标识ID（0～31）
     */
    private long dataCenterId;
    /**
     * 机器ID（0～31）
     */
    private long workerId;
    /**
     * 毫秒内序列（0～4095）
     */
    private long sequence;
    /**
     * 上次生成ID的时间戳
     */
    private long lastTimestamp = -1L;

    public IdWorker(long dataCenterId, long workerId) {
        if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("dataCenterId can't be greater than %d or less than 0", maxDataCenterId));
        }
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.workerId = workerId;
    }

    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     * @return snowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过,这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (timestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = nextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {//时间戳改变，毫秒内序列重置
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        //移位并通过按位或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - epoch) << timestampShift) |
                (dataCenterId << dataCenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected long nextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = lastTimestamp;
        }
        return timestamp;
    }
}

6. 美团Leaf

Leaf 是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。官网链接：https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html