系統(tǒng)唯一ID是我們?cè)谠O(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)的時(shí)候常常會(huì)遇見的問題，也常常為這個(gè)問題而糾結(jié)。生成ID的方法有很多，適應(yīng)不同的場(chǎng)景、需求以及性能要求。所以有些比較復(fù)雜的系統(tǒng)會(huì)有多個(gè)ID生成的策略。下面就介紹一些常見的ID生成策略。

一、數(shù)據(jù)庫(kù)自增長(zhǎng)序列或字段?

最常見的方式。利用數(shù)據(jù)庫(kù)，全數(shù)據(jù)庫(kù)唯一。

優(yōu)點(diǎn)：

1. 簡(jiǎn)單，代碼方便，性能可以接受。

3. 數(shù)字ID天然排序，對(duì)分頁(yè)或者需要排序的結(jié)果很有幫助。

缺點(diǎn)：

1. 不同數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)法和實(shí)現(xiàn)不同，數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的時(shí)候或多數(shù)據(jù)庫(kù)版本支持的時(shí)候需要處理。

3. 在單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或讀寫分離或一主多從的情況下，只有一個(gè)主庫(kù)可以生成。有單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。

5. 在性能達(dá)不到要求的情況下，比較難于擴(kuò)展。

7. 如果遇見多個(gè)系統(tǒng)需要合并或者涉及到數(shù)據(jù)遷移會(huì)相當(dāng)痛苦。

9. 分表分庫(kù)的時(shí)候會(huì)有麻煩。

優(yōu)化方案：

1. 針對(duì)主庫(kù)單點(diǎn)，如果有多個(gè)Master庫(kù)，則每個(gè)Master庫(kù)設(shè)置的起始數(shù)字不一樣，步長(zhǎng)一樣，可以是Master的個(gè)數(shù)。比如：Master1 生成的是 1，4，7，10，Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。這樣就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成數(shù)據(jù)庫(kù)操作的負(fù)載。

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二、UUID 常見的方式。

可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)也可以利用程序生成，一般來說全球唯一。

優(yōu)點(diǎn)：

1. 簡(jiǎn)單，代碼方便。

3. 生成ID性能非常好，基本不會(huì)有性能問題。

5. 全球唯一，在遇見數(shù)據(jù)遷移，系統(tǒng)數(shù)據(jù)合并，或者數(shù)據(jù)庫(kù)變更等情況下，可以從容應(yīng)對(duì)。

缺點(diǎn)：

1. 沒有排序，無法保證趨勢(shì)遞增。

3. UUID往往是使用字符串存儲(chǔ)，查詢的效率比較低。

5. 存儲(chǔ)空間比較大，如果是海量數(shù)據(jù)庫(kù)，就需要考慮存儲(chǔ)量的問題。

7. 傳輸數(shù)據(jù)量大

9. 不可讀。

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三、Redis生成ID?

當(dāng)使用數(shù)據(jù)庫(kù)來生成ID性能不夠要求的時(shí)候，我們可以嘗試使用Redis來生成ID。這主要依賴于Redis是單線程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY來實(shí)現(xiàn)。

可以使用Redis集群來獲取更高的吞吐量。假如一個(gè)集群中有5臺(tái)Redis。可以初始化每臺(tái)Redis的值分別是1,2,3,4,5，然后步長(zhǎng)都是5。各個(gè)Redis生成的ID為：

A：1,6,11,16,21 B：2,7,12,17,22 C：3,8,13,18,23 D：4,9,14,19,24 E：5,10,15,20,25

這個(gè)，隨便負(fù)載到哪個(gè)機(jī)確定好，未來很難做修改。但是3-5臺(tái)服務(wù)器基本能夠滿足器上，都可以獲得不同的ID。但是步長(zhǎng)和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式單點(diǎn)故障的問題。

另外，比較適合使用Redis來生成每天從0開始的流水號(hào)。比如訂單號(hào)=日期+當(dāng)日自增長(zhǎng)號(hào)?？梢悦刻煸赗edis中生成一個(gè)Key，使用INCR進(jìn)行累加。

優(yōu)點(diǎn)：

1. 不依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫(kù)。

3. 數(shù)字ID天然排序，對(duì)分頁(yè)或者需要排序的結(jié)果很有幫助。

缺點(diǎn)：

1. 如果系統(tǒng)中沒有Redis，還需要引入新的組件，增加系統(tǒng)復(fù)雜度。

3. 需要編碼和配置的工作量比較大。

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四、Twitter的snowflake算法?

snowflake是Twitter開源的分布式ID生成算法，結(jié)果是一個(gè)long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數(shù)，10bit作為機(jī)器的ID（5個(gè)bit是數(shù)據(jù)中心，5個(gè)bit的機(jī)器ID），12bit作為毫秒內(nèi)的流水號(hào)（意味著每個(gè)節(jié)點(diǎn)在每毫秒可以產(chǎn)生 4096 個(gè) ID），最后還有一個(gè)符號(hào)位，永遠(yuǎn)是0。具體實(shí)現(xiàn)的代碼可以參看：https://github.com/twitter/snowflake

public class IdWorker {
// ==============================Fields===========================================
/** 開始時(shí)間截 (2015-01-01) */
private final long twepoch = 1420041600000L;

/** 機(jī)器id所占的位數(shù) */
private final long workerIdBits = 5L;

/** 數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)id所占的位數(shù) */
private final long datacenterIdBits = 5L;

/** 支持的最大機(jī)器id，結(jié)果是31 (這個(gè)移位算法可以很快的計(jì)算出幾位二進(jìn)制數(shù)所能表示的最大十進(jìn)制數(shù)) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

/** 支持的最大數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)id，結(jié)果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

/** 序列在id中占的位數(shù) */
private final long sequenceBits = 12L;

/** 機(jī)器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;

/** 數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

/** 時(shí)間截向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

/** 生成序列的掩碼，這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

/** 工作機(jī)器ID(0~31) */
private long workerId;

/** 數(shù)據(jù)中心ID(0~31) */
private long datacenterId;

/** 毫秒內(nèi)序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;

/** 上次生成ID的時(shí)間截 */
private long lastTimestamp = -1L;

//==============================Constructors=====================================
/**
 * 構(gòu)造函數(shù)
 * @param workerId 工作ID (0~31)
 * @param datacenterId 數(shù)據(jù)中心ID (0~31)
 */
public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
    if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
        throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can&#39;t be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
    }
    if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
        throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can&#39;t be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
    }
    this.workerId = workerId;
    this.datacenterId = datacenterId;
}

// ==============================Methods==========================================
/**
 * 獲得下一個(gè)ID (該方法是線程安全的)
 * @return SnowflakeId
 */
public synchronized long nextId() {
    long timestamp = timeGen();

    //如果當(dāng)前時(shí)間小于上一次ID生成的時(shí)間戳，說明系統(tǒng)時(shí)鐘回退過這個(gè)時(shí)候應(yīng)當(dāng)拋出異常
    if (timestamp < lastTimestamp) {
        throw new RuntimeException(
                String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
    }

    //如果是同一時(shí)間生成的，則進(jìn)行毫秒內(nèi)序列
    if (lastTimestamp == timestamp) {
        sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
        //毫秒內(nèi)序列溢出
        if (sequence == 0) {
            //阻塞到下一個(gè)毫秒,獲得新的時(shí)間戳
            timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
        }
    }
    //時(shí)間戳改變，毫秒內(nèi)序列重置
    else {
        sequence = 0L;
    }

    //上次生成ID的時(shí)間截
    lastTimestamp = timestamp;

    //移位并通過或運(yùn)算拼到一起組成64位的ID
    return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
            | (datacenterId << datacenterIdShift) //
            | (workerId << workerIdShift) //
            | sequence;
}

/**
 * 阻塞到下一個(gè)毫秒，直到獲得新的時(shí)間戳
 * @param lastTimestamp 上次生成ID的時(shí)間截
 * @return 當(dāng)前時(shí)間戳
 */
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
    long timestamp = timeGen();
    while (timestamp <= lastTimestamp) {
        timestamp = timeGen();
    }
    return timestamp;
}

/**
 * 返回以毫秒為單位的當(dāng)前時(shí)間
 * @return 當(dāng)前時(shí)間(毫秒)
 */
protected long timeGen() {
    return System.currentTimeMillis();
}

//==============================Test=============================================
/** 測(cè)試 */
public static void main(String[] args) {
    IdWorker idWorker = new IdWorker(0, 0);
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        long id = idWorker.nextId();
        System.out.println(Long.toBinaryString(id));
        System.out.println(id);
    }
}}

snowflake算法可以根據(jù)自身項(xiàng)目的需要進(jìn)行一定的修改。比如估算未來的數(shù)據(jù)中心個(gè)數(shù)，每個(gè)數(shù)據(jù)中心的機(jī)器數(shù)以及統(tǒng)一毫秒可以能的并發(fā)數(shù)來調(diào)整在算法中所需要的bit數(shù)。

優(yōu)點(diǎn)：

1. 不依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫(kù)。

3. ID按照時(shí)間在單機(jī)上是遞增的。

缺點(diǎn)：

1. 在單機(jī)上是遞增的，但是由于涉及到分布式環(huán)境，每臺(tái)機(jī)器上的時(shí)鐘不可能完全同步，也許有時(shí)候也會(huì)出現(xiàn)不是全局遞增的情況。

五、利用zookeeper生成唯一ID?

zookeeper主要通過其znode數(shù)據(jù)版本來生成序列號(hào)，可以生成32位和64位的數(shù)據(jù)版本號(hào)，客戶端可以使用這個(gè)版本號(hào)來作為唯一的序列號(hào)。

很少會(huì)使用zookeeper來生成唯一ID。主要是由于需要依賴zookeeper，并且是多步調(diào)用API，如果在競(jìng)爭(zhēng)較大的情況下，需要考慮使用分布式鎖。因此，性能在高并發(fā)的分布式環(huán)境下，也不甚理想。

六、MongoDB的ObjectId?

MongoDB的ObjectId和snowflake算法類似。它設(shè)計(jì)成輕量型的，不同的機(jī)器都能用全局唯一的同種方法方便地生成它。MongoDB 從一開始就設(shè)計(jì)用來作為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，處理多個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)核心要求。使其在分片環(huán)境中要容易生成得多。其格式如下： [src/main/resources/objectId.png] 這里寫圖片描述:

前4 個(gè)字節(jié)是從標(biāo)準(zhǔn)紀(jì)元開始的時(shí)間戳，單位為秒。時(shí)間戳，與隨后的5 個(gè)字節(jié)組合起來，提供了秒級(jí)別的唯一性。由于時(shí)間戳在前，這意味著ObjectId 大致會(huì)按照插入的順序排列。這對(duì)于某些方面很有用，如將其作為索引提高效率。這4 個(gè)字節(jié)也隱含了文檔創(chuàng)建的時(shí)間。絕大多數(shù)客戶端類庫(kù)都會(huì)公開一個(gè)方法從ObjectId 獲取這個(gè)信息。 接下來的3 字節(jié)是所在主機(jī)的唯一標(biāo)識(shí)符。通常是機(jī)器主機(jī)名的散列值。這樣就可以確保不同主機(jī)生成不同的ObjectId，不產(chǎn)生沖突。 為了確保在同一臺(tái)機(jī)器上并發(fā)的多個(gè)進(jìn)程產(chǎn)生的ObjectId 是唯一的，接下來的兩字節(jié)來自產(chǎn)生ObjectId 的進(jìn)程標(biāo)識(shí)符（PID）。 前9 字節(jié)保證了同一秒鐘不同機(jī)器不同進(jìn)程產(chǎn)生的ObjectId 是唯一的。后3 字節(jié)就是一個(gè)自動(dòng)增加的計(jì)數(shù)器，確保相同進(jìn)程同一秒產(chǎn)生的ObjectId 也是不一樣的。同一秒鐘最多允許每個(gè)進(jìn)程擁有2563（16 777 216）個(gè)不同的ObjectId。

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