分布式全局唯一ID生成策略

原文链接：https://juejin.im/post/5d5e7dc1e51d453bc5231641

“唯一ID”在应用程序中是一个很常见的需求，它用于唯一标识一个业务对象、一个资源、或者一个消息等等。在数据库中，唯一ID一般是用来作为一个数据的主键。看过前面介绍MySQL索引原理的文章的朋友应该知道，主键对于数据库的重要性不言而喻。

在单机场景下，要得到一个全局唯一的ID是非常容易的，你可以使用数据库的自增功能。

但是如果在分布式的场景下，想要构建构建一个全局唯一的ID就有些不一样。因为分布式系统一般是高并发场景，那自然不适合使用单机数据库的自增功能了。如果你的技术选型恰好是MySQL这样的“非分布式数据库”，那就得参考一下业界常见的分布式全局唯一ID生成策略了。

UUID

UUID全称是Universally Unique Identifier，翻译过来叫通用唯一识别码。标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，示例：

9628f6e9-70ca-45aa-9f7c-77afe0d26e05

，到目前为止业界一共有5种方式生成UUID，详情见IETF发布的UUID规范《A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace》，分别称为UUID的5个版本。

在JDK自带的

UUID

类可以产生版本3和版本4的UUID。所以这里简单介绍一下版本3和版本4的UUID的生成方式。

• UUID版本3：通过计算name和namespace的MD5散列值得到。

• UUID版本4：根据随机数，或者伪随机数生成UUID。这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的，但是重复的可能性可以忽略不计，因此该版本也是被经常使用的版本。

也有在线生成UUID的网站，如果你的项目上用到了UUID，可以用来生成临时的测试数据。https://www.uuidgenerator.net/

UUID的优势是实现起来很简单，用JDK原生的API即可得到。劣势是与基于b-Tree引擎的数据库的主键索引策略不太符合，不适合作为高性能需求的场景下的数据库主键。

基于Redis实现

都用分布式了，多半要上个缓存。用缓存的话，可能会使用Redis。Redis的

INCR

函数在单机上是原子操作，可以保证唯一且递增。

单机Redis可能无法支撑高并发。而如果使用Redis集群，如何保证ID的唯一性呢？可以使用步长的方式。比如有5个Redis节点组成的集群，它们生成的ID分别为：

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

类snowflake方案

Twitter利用Zookeeper实现了一个全局ID生成的服务snowflake。其生成ID的数据结构如下图所示：

共64位，正好对应Java中的

long

型，第一个符号位不用，然后41位用于表示时间戳。后续10位用来表示节点的id，如果是多机房节点，可以划分前5位用来表示机房id，后5位用来表示每个机房下的机器的id。最后12位用来表示序列号，这样可以做到同一毫秒，同一机器生成多个id，12位算下来最多支持4096个。

这里的时间戳并不是当前时间的Time Stamp，而是当前时间相对于起始时间的差值。如果基于毫秒来计算的话，41位大约可以用69年。

snowflake算法有许多变种。可以根据自己的实际情况调整位数的分配，比如时间戳占42位，机器id占9位。42位时间戳就可以用138年等。

百度的UidGenerator和美团的Leaf都是基于snowflake的变种。

snowflake是一种比较好的生成ID方式，保证全局唯一，且支持高并发。而且是

long

类型的，趋势递增，可以用于数据库主键。还可以根据时间来排序。

但也有其缺点，就是强依赖服务器的时钟，如果服务器的时钟出现回拨（比如闰秒或者NTP同步），就会导致ID重复。

美团的Leaf解决了时钟回拨的问题，具体流程如下图，可以了解一下：

其他方式

当然，还有一些其他的ID生成方案，比如：

• 滴滴：时间+起点编号+车牌号

• 淘宝订单：时间戳+用户ID

• 其他电商：时间戳+下单渠道+用户ID，有的会加上订单第一个商品的ID。

• MongoDB的ID：也算是类snowflake的一种。通过“时间+机器码+pid+inc”共12个字节，4+3+2+3的方式最终标识成一个24长度的十六进制字符。

总结

如果不用于数据库主键，建议直接用UUID。

如果想要用来做数据库主键，又没有使用分布式数据库（比如TiDB、MongoDB等），可以考虑使用snowflake算法，建议使用美团的Leaf。

数据库中间件sharding-jdbc的分布式ID采用twitter开源的snowflake算法，不需要依赖任何第三方组件，这样其扩展性和维护性得到最大的简化；但是snowflake算法的缺陷（强依赖时间，如果时钟回拨，就会生成重复的ID），sharding-jdbc没有给出解决方案，如果用户想要强化，需要自行扩展。

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