分布式ID生成方案总结

什么是分布式 ID

分布式 ID 是指，在分布式环境下可用于对数据进行标识且易存储的全局唯一的 ID 标识。

为什么需要分布式 ID

对于单体系统来说，主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的。

对于分布式系统，分库分表之后，就不适应了，比如订单表数据量太大了，分成了多个库，如果还采用数据库主键自增的方式，就会出现在不同库或表中id一致的情况。

分布式 ID 需要满足的条件

分布式 ID 是我们在非常多的场景下用到的组件，对其要求比较高，其一般需要满足以下条件：

• 全局唯一性：ID是作为唯一的标识，不能出现重复
• 高性能：高可用低延时，ID 生成速度要快，否则反倒会成为业务瓶颈
• 高可用：尽量保证服务的可用性，多实例化，避免因一个实例挂掉影响整个业务应用的运行
• 容易接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单，避免增加开发人员的使用成本
• 趋势递增：互联网比较喜欢MySQL数据库，而MySQL数据库默认使用InnoDB存储引擎，其使用的是聚集索引，使用有序的主键ID有利于保证写入的效率
• 单调递增：保证下一个ID大于上一个ID，这种情况可以保证事务版本号，排序等特殊需求实现
• 信息安全：前面说了ID要递增，但是最好不要连续，如果ID是连续的，容易被恶意爬取数据，指定一系列连续的，所以ID递增但是不规则是最好的

常用分布式 ID 生成方案

下面列出的这几种方案都是生成 ID 的常用方法：

• 使用 UUID 生成 ID
• 使用数据库自增生成 ID
• 使用数据库号段模式生成 ID
• 使用 Redis 实现生成 ID
• 使用 Zookeeper 生成 ID
• 根据雪花算法（Snowflake）算法生成 ID
• 百度Uidgenerator
• 美团Leaf
• 滴滴TinyID

使用 UUID 生成 ID

UUID 是通用唯一识别码的缩写（Universally Unique Identifier）。UUID 一般是由一组 32 位数的 16 进制数字所构成，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，常包含时间戳和 MAC 地址信息这些元素，标准的 UUID 格式为：

xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

优点

• 高性能
• 实现简单
• 不需要第数据库等第三方组件依赖

缺点

• 并不是趋势递增，不方便排序
• 生成的 ID 只能用字符串类型存储，占用空间大
• 生成的串没有规律，出问题时不易根据 ID 进行排查

使用数据库自增生成 ID

在分布式系统中我们可以多部署几台机器，每台机器设置不同的初始值，且步长和机器数相等。比如有两台机器：设置步长step为2，Server1的初始值为1（1，3，5，7，9，11…）、Server2的初始值为2（2，4，6，8，10…）。

这种方案看起来是可行的，但是如果要扩容，步长step等要重新设置，假如只有一台机器，步长就是1，比如1,2,3,4,5,6，这时候如果要进行扩容，就要重新设置，机器2可以挑一个偶数的数字，这个数字在扩容时间内，数据库自增要达不到这个数的，然后步长就是2，机器1要重新设置step为2，然后还是以一个奇数开始进行自增。这个过程看起来不是很杂，但是，如果机器很多的话，那就要花很多时间去维护重新设置。

优点

• 实现简单
• 趋势递增

缺点

• ID没有了单调递增的特性，只能趋势递增，有些业务场景可能不符合
• 数据库压力还是比较大，每次获取ID都需要读取数据库，只能通过多台机器提高稳定性和性能
• 水平扩展比较麻烦，需要手动调整集群数据库中的初始值与步长

使用数据库号段模式生成 ID

这种模式也是现在生成分布式ID的一种方法，在使用号码模式时，我们通常会先建立一张表用于记录上述的 ID 号段范围，一般表内容如下：

CREATE TABLE id_generator (id int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',PRIMARY KEY (`id`)
) 

每次从数据库中获取号段 ID 的范围时，都会执行更新语句，其中计算新号段范围最大值 max_id 的公式是 max_id + step 组成，所以 SQL 中设置 max_id = max_id+step 来执行更新语句，更新数据库中这个范围最大值 max_id，然后再通过查询语句查询更新后 ID 最大值，再根据最大值 max_id 与步长 step 计算出待生成的 ID 的范围，其中操作的 SQL 如下：

update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = #{biz_type};SELECT `max_id`, `step`, `version` FROM `myid` WHERE `biz_type` = #{biz_type};

优点

• 使用缓存机制，容灾性高，即使数据库不可用还能撑一段时间。
• 可以自定义每次扩展的大小，控制 ID 生成速度；
• 可以设置生成 ID 的初始范围，方便业务从原有的 ID 方式上迁移过来。
• 有比较成熟的方案，像百度Uidgenerator，美团Leaf

缺点

• 依赖于数据库实现，数据库宕机会造成整个系统不可用。
• ID 号码不够随机，可能够泄露发号数量的信息，不太安全。
   

使用 Redis 实现生成 ID

Redis分布式ID实现主要是通过提供像 INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令，由于Redis单线程的特点，可以保证ID的唯一性和有序性。

优点

• 实现简单；
• 有序递增，方便排序；

缺点

• 强依赖于 Redis，可能存在单点问题；
• 如果 Redis 超时，可能会对业务造成影响；
• 占用宽带，而且需要考虑网络延时等问题带来地性能冲击。

使用 Zookeeper 生成 ID

在 Zookeeper 中主要通过节点数据版本号来生成序列号，可以生成 32 位和 64 位的数据版本号，客户端可以使用这个版本号来作为唯一的序列号。在 Zookeeper 中本身就是支持集群模式，所以能保证高可用性，且生成的 ID 为趋势递增且有序，不过在实际使用中很少用 Zookeeper 来充当 ID 生成器，因为 Zookeeper 中存在强一致性，在高并发场景下其性能可能很难满足需求。

不过由于使用 Zookeeper 节点的版本号来充当 ID 号是比较繁琐，需要创建节点获取生成的 ID，然后去掉节点命令前缀，只截取数字部分，最后还要异步执行删除节点（启动新的线程执行删除节点操作，防止占用生成ID线程执行的实际）。过程比较耗时且繁琐，所以，在操作 Zookeeper 时经经常不会采用该方案，常使用 Curator 客户端提供的基于乐观锁的计数器来自增实现 ID 生成，这个过程和数据库自增生成 ID 类似。

优点

• 高可用
• 趋势递增

缺点

• 性能差
• 定期删除之前生成的节点，比较繁琐

根据雪花算法（Snowflake）算法生成 ID

Snowflake，雪花算法是由 Twitter 开源的分布式ID生成算法，以划分命名空间的方式将
64-bit位分割成多个部分，每个部分代表不同的含义，64位，在java中Long类型是64位的，所以java程序中一般使用Long类型存储
 

其结构组成：

• 第一部分：第一位占用1bit，始终是0，是一个符号位，不使用
• 第二部分：第2位开始的41位是时间戳。41-bit位可表示241个数，每个数代表毫秒，那么雪花算法可用的时间年限是(241)/(1000606024365)=69 年的时间
• 第三部分：10-bit位可表示机器数，即2^10 = 1024台机器。通常不会部署这么多台机器
• 第四部分：12-bit位是自增序列，可表示2^12 = 4096个数。觉得一毫秒个数不够用也可以调大点

优点：

• 高性能
• 趋势递增
• 可以灵活调整结构
• 不需要第数据库等第三方组件依赖

缺点：

• 强依赖时钟，可能发生时钟回拨导致生成的 ID 重复

百度 Uidgenerator

百度的 UidGenerator 是百度开源基于Java语言实现的唯一ID生成器，是在雪花算法 snowflake 的基础上做了一些改进。

详细介绍请看官网。

美团 Leaf

Leaf 提供两种生成的ID的方式：号段模式(Leaf-segment)和 snowflake 模式(Leaf-snowflake）。你可以同时开启两种方式，也可以指定开启某种方式，默认两种方式为关闭状态。

详细介绍请看官网。

滴滴 TinyID

Tinyid 是用Java开发的一款分布式id生成系统，基于数据库号段算法实现。Tinyid 扩展了 leaf-segment 算法，支持了多数据库和 tinyid-client。

详细介绍请看官网。

参考

SmileNicky的博客

myf008的博客