如何在分布式场景下生成全局唯一 ID ?


在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
  • 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复;
  • 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID ;有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能;
  • 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其高可用就非常关键了;
  • 信息安全:如果 ID 是连续的,那么很容易被恶意操作或泄密,比如订单号是连续的,那么很容易就被看出来一天的单量大概是多少;
  • 另外考虑到存储压力,ID 当然是越短越好。


那么分布式场景下有哪些生成唯一 ID 的方案呢?

利用数据库生成

先说最容易理解的方案,利用数据库的自增长序列生成:数据库生成唯一主键,并通过服务提供给其他系统;如果是小型系统,数据总量和并发量都不是很大的情况下,这种方案足够支撑。

如果每次生成一个 ID 可能会对数据库有压力,可以考虑一次性生成 N 个 ID 放入缓存中,如果缓存中的 ID 被取光,再通过数据库生成下一批 ID 。
  • 优点: 理解起来最容易,实现起来也最简单。
  • 缺点: 也非常明显了,每种数据库的实现不同,如果数据库需要迁移的话比较麻烦;最大的问题是性能问题,并发量到一定级别的时候这个方法估计会很难满足性能需求;另外通过数据库自增生成的 ID 携带的信息太少,只能起到一个标识的作用,同时自增 ID 也是连续的。


利用其他组件/软件/中间件生成

利用 Redis / MongoDB / ZooKeeper 生成:Redis 利用 incr 和 increby ;MongoDB 的 ObjectId;zk 通过 znode 数据版本;都可以生成全局的唯一标识码。

我们用 MongoDB 的 ObjectId 来举例:
{"_id": ObjectId("5d47ca7528021724ac19f745")} 

MongoDB 的 ObjectId 共占 12 个字节,其中:
  • 3.2 之前的版本(包括 3.2): 4 字节时间戳 + 3 字节机器标识符 + 2 字节进程 ID + 3字节随机计数器
  • 3.2 之后版本: 4 字节时间戳 + 5 字节随机值 + 3 字节递增计数器


不管是老版本还是新版本,MongoDB 的 ObjectId 至少都可以保证集群内的唯一,我们可以搭建一个全局唯一 ID 生成的服务,利用 MongoDB 生成 ObjectId 并对外提供服务(MongoDB 的各语言驱动都实现了 ObjectId 的生成算法)。
  • 优点: 性能高于数据库;可以使用集群部署;ID 内自带一些含义,比如时间戳;
  • 缺点: 和数据库一样,需要引入对应的组件/软件,增加了系统的复杂度;最关键的是,这两种方案都意味着生成全局唯一 ID 的系统(服务),会成为一个单点,在软件架构中,单独就意味着风险;如果这个服务出现问题,那么所有依赖于这个服务的系统都会崩溃掉。


UUID

这个是分布式架构中,生成唯一标识码最常用的算法。为了保证 UUID 的唯一性,生成因素包括了MAC地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素;UUID 有多个版本,每个版本的算法不同,应用范围也不同:
  • Version 1: 基于时间的 UUID,是通过时间戳 + 随机数 + MAC地址得到;如果应用直接局域网内使用,可以使用 IP 地址替代 MAC 地址;高度唯一(MAC 地址泄漏,也是一个安全问题)。
  • Version 2: DCE 安全的 UUID,把 Version 1 中的时间戳前 4 位置换为 POSIX 的 UID 或 GID ;高度唯一。
  • Version 3: 基于名字的 UUID(MD5),通过计算名字和名字空间的 MD5 散列值得到;一定范围内唯一。
  • Version 4: 随机 UUID,根据随机数或伪随机数生成 UUID;有一定概率重复。
  • Version 5: 基于名字的UUID(SHA1),和 Version 3 类似,只是散列值计算使用SHA1算法;一定范围内唯一。


public class CreateUUID {
public static void main(String[] args) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString();

uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
System.out.println("uuid : " + uuid); 
}


  • 优点: 本地生成,没有网络消耗,不需要第三方组件(也就没有单点的风险),生成比较简单,性能好。
  • 缺点: 长度长,不利于存储,并且没有排序,相对来说还会影响性能(比如 MySQL 的 InnoDB 引擎,如果 UUID 作为数据库主键,其无序性会导致数据位置频繁变动)。


Snowflake

如果希望 ID 可以本地生成,但是又不要和 UUID 那样无序,可以考虑使用 Snowflake 算法(Twitter开源)。

SnowFlake 算法生成 ID 是一个 64 bit 的整数,包括:
  • 1 bit : 不使用,固定是 0 ;
  • 41 bit : 时间戳(毫秒),数值范围是:0 至 2的41次方 - 1 ;转换成年的话,大约是 69 年;
  • 10 bit : 机器 ID ;5 位机房 ID + 5 位机器 ID ;(服务集群数量比较小的时候,可以手动配置,服务规模大的话,可以采用第三方组件进行自动配置,比如美团的 Leaf-snowflake,就是通过 Zookeeper 的持久顺序节点做为机器 ID)
  • 12 bit : 序列号,用来记录同一个毫秒内生成的不同 ID 。


在Java中,SnowFlake 算法生成的 ID 正好可以用 long 来进行存储。
  • 优点: 本地生成,没有网络消耗,不需要第三方组件(也就没有单点的风险),一定范围内唯一(基本可以满足大部分场景),性能好,按时间戳递增(趋势递增);
  • 缺点: 依赖于机器时钟,同一台机器如果把时间回拨,生成的 ID 就会有重复的风险。


1.png

此外,还有很多优秀的互联网公司也提供了唯一 ID 生成的方案或框架,比如美团开源的 Leaf ,百度开源的 UidGenerator 等等。
@Resource
private UidGenerator uidGenerator;​

@Test
public void testSerialGenerate() {
// Generate UID
    long uid = uidGenerator.getUID();    System.out.println(uidGenerator.parseUID(uid));



原文链接:https://juejin.im/post/5e2ffac26fb9a02fba3a33e5,作者:会点代码的大叔

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