分布式ID生成器的解决方案是怎么样的

分布式ID生成器的解决方案是怎么样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

一个ID一般来说有下面几种要素：

• 唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。

• 有序递增性：确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。

• 高可用性：确保任何时候都能正确的生成ID。

• 带时间：ID里面包含时间，一眼扫过去就知道哪天的交易。

系统时间毫秒数

我们可以使用当前系统时间精确到毫秒数+业务属性+用户属性+随机数+...等参数组合形式来确保ID的唯一性，缺点是ID的有序性难以保证，要保证有序性就要依赖数据库或者其他中间存储媒介。

UUID

Java自带的生成UUID的方式就能生成一串唯一随机32位长度数据，而且够我们用N亿年，保证唯一性肯定是不用说的了，但缺点是它不包含时间、业务数据可读性太差了，而且也不能ID的有序递增。

这是一种简单的生成方式，简单，高效，但在一般业务系统中我还没见过有这种生成方式。

数据库自增ID

我们都知道为数据库主键设置自增序号，以一定的趋势自增，以保证主键ID的唯一性。

这个方案很简单，但最主要的问题在于依赖数据库本身，这就无形增加了对数据库的访问压力和依赖，一旦对单库进行分库分表或者数据迁移就尴尬了。

所以，这也不是合适的ID生成方法。

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。这样就避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力。

这种方案服务就是单点了，如果服务重启势必会造成ID丢失不连续的情况，而且这种方式也不利于水平扩展。

中间件

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

这种方式不依赖关系数据库，而且速度快。但系统要引入Redis这一中间件，增加维护成本，而且编码和配置工作量比较大。即使已经有了Redis组件，但生成ID的高频率访问对单线程的Redis性能势必也会造成影响。

还可以利用像Zookeeper中的znode数据版本来生成序列号，及MongoDB的ObjectId等，这种利用中间件的做法不是很推荐。

snowflake算法

如上图的所示，Twitter的snowflake算法下面几部分组成：

• 41位的时间序列，精确到毫秒，可以使用69年

• 10位的机器标识，最多支持部署1024个节点

• 12位的序列号，支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号，最高位是符号位始终为0。

这种方案性能好，在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，也许有时候也会出现不是全局递增的情况。

而且这个项目在2010就停止维护了，但这个设计思路还是应用于其他各个ID生成器及变种。

UidGenerator

UidGenerator是百度开源的分布式ID生成器，基于于snowflake算法的实现，看起来感觉还行。不过，国内开源的项目维护性真是担忧。

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。

关于分布式ID生成器的解决方案是怎么样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。