全局唯一ID发号器的几个思路

标识（ID / Identifier）是无处不在的，生成标识的主体是人，那么它就是一个命名过程，如果是计算机，那么它就是一个生成过程。如何保证分布式系统下，并行生成标识的唯一与标识的命名空间有着密不可分的关系。在世界里，「潜意识下的命名空间里，相对的唯一标识」是普遍存在的，例如：

1. 每个人出生的时候，就获得了一个「相对的唯一标识」——姓名。
2. 城市的道路，都基本上采用了唯一的命名（当然这也需要一个 过程 ）。

显然，对于每个标识，都需要有一个命名空间（namespace），来保证其相对唯一性。

可以说，在人的意识里，对于的实体的描述是基于名字进行的，人们并不希望同名的出现太多，这会在沟通过程中的产生理解困难。

对于人来说，在家庭里会有小名，在社会中会有正式名字，在社交过程中还会产生绰号。

在中国，对于企业来说，除了企业有名称之外，还有组织机构代码证、有税务登记证、有工商营业执照，并分别对应三个编号。（当然，目前五证合一也在进行中）。

回到计算机领域，围绕主机在网络上的地址，在不同的命名空间中，都会存在一个「相对的唯一标识」用来描述一个实体：

1. 每个以太网网卡，都有一个48-bit 的MAC地址
2. 每个MAC地址，可能有一个或者多个IP地址
3. 每个网卡，都可能有一个或者多个IP地址
4. 每个IP地址，都可能有多个域名
5. 当然，每个主机，都会有一个主机名

接续上面的例子，事实上，MAC地址是由 IEEE Standards Association Registration Authority 完成地址段的分配。

对于目前的 1530 个顶级根域（gTLD），以及 IPv4 / IPv6 地址，都由IANA对其进行管理。

上面我通过类比的方式简单介绍了标识，总结来说它是无处不在的。我们在理解技术里的ID的同时，一定要联系生活中的场景，对比着琢磨和分析。

• 标识是从一个典型的场景，对客观事物进行统一编码的过程。
• 采用 半集中与半自主相结合 的方法，是一种实现「分而治之」十分普遍和有效的设计模式。
• 标识的唯一性是根据命名空间紧密相关的。

标识的使用

在不同命名空间中实现标识的转换

在中国，对于人名，通常是由公安局出入境管理局完成中文至英文的翻译，同时，他们会把翻译结果写到数据库中，印到护照上。 这中间的翻译规则，通常是根据中文与汉语拼音、汉语拼音与英文字母的两次转换关系完成的。

对于计算机网络，则会有 NAT完成IP地址间的转换，RAP/RARP完成IP地址与MAC地址的双向转换，DNS完成域名至IP地址的转换。

可是，为什么需要那么多不同命名空间的标识标识一个实体？可能最直观的回答通常是这样：

• 域名为了方便人的记忆与使用
• IP地址是为了更广范围的计算机互联
• MAC则是为了在物理上保证唯一
• OSI开放系统互联7层模型决定的

人们会在不同的领域（也是命名空间）中定义自己的命名规范，这可以认为是领域主权的体现，同时伴生的会是一套与相关领域标识的转换协议。

结构化与别名效应

结构化是把数据的元信息以位置的方式固化是数据中。也就是说，代表某个意义的信息，一定会出现在一个约定好的位置上。

由于标识是被人经常使用的，那么在使用过程中会对大脑形成一定的训练。

人在看到了010-XXXXXXXX，021-XXXXXXXX号码之后，自然而言会产生条件反射，认为两者分别代表了北京和上海；同样的人在看到了139和186之后，分别产生了中国移动以及中国联通的运营商联想。

对于使用者，这种场景，数字类似是一个名称别名。对于程序员，这十分接近「数据字典」的设计模式。

标识转换过程的两面性

别名和正名，同样是来自于两个不同命名空间的标识，之间自然而然的会进行转换。

当然，人们也不会忘记去Hack这些转换协议的设计。

一些是有益的，是实现了更为便利的应用场景。例如：将不同的域名指向相同的IP地址（使用A或者CNAME记录），并结合相关软硬件实现「虚拟主机」，达到资源复用的目的。

一些却是有害的，例如，诈骗电话也经常采用改号的方法，让接听者误以为那是来自某个官方的外呼电话。

同样的，在计算机领域，一样有DNS劫持、DNS污染。

有矛就有盾，进行安全性扩展的 DNSSEC 就是为了对DNS结果，验证不存在性和校验数据完整性验证，不过依然没有实现全面部署。

小结

• 在关注如何生成标识的同时，还需要关注标识的易用性和直观性 不同命名空间的标识，在互通时需要进行转换
• 转换的过程，可能是一个简单的规则，也可能是一个独立第三方服务
• 标识的唯一性是基本诉求，同时嵌入其他维度的信息是减少实时关联查询的有效手段

一、需求缘起

几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如：

• 消息标识：message-id
• 订单标识：order-id
• 帖子标识：tiezi-id

这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。

这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如：

• 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100
• 拉取最新的一页订单 select order-id/ order by time/ limit 100
• 拉取最新的一页帖子 select tiezi-id/ order by time/ limit 100

所以往往要有一个time字段，并且在time字段上建立普通索引（non-cluster index）。

普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询：

select message-id/ (order by message-id)/limit 100

强调，能这么做的前提是，message-id的生成基本是趋势时间递增的。

这就引出了记录标识生成（也就是上文提到的三个XXX-id）的两大核心需求：

• 全局唯一
• 趋势有序

这也是本文要讨论的核心问题：如何高效生成趋势有序的全局唯一ID。

二、常见方法、不足与优化

方法一：使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID

优点：

• 简单，使用数据库已有的功能
• 能够保证唯一性
• 能够保证递增性
• 步长固定

缺点：

• 可用性难以保证：数据库常见架构是一主多从+读写分离，生成自增ID是写请求，主库挂了就玩不转了
• 扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且难以扩展

改进方法：

• 冗余主库，避免写入单点
• 数据水平切分，保证各主库生成的ID不重复

如上图所述，由1个写库变成3个写库，每个写库设置不同的auto_increment初始值，以及相同的增长步长，以保证每个数据库生成的ID是不同的（上图中库0生成0,3,6,9…，库1生成1,4,7,10，库2生成2,5,8,11…）

改进后的架构保证了可用性，但缺点是：

• 丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大，目标是趋势递增，不是绝对递增）
• 数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库

为了解决上述两个问题，引出了第二个常见的方案。

方法二：单点批量ID生成服务

分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”，要想保证绝对的时序，还是只能使用单点服务，用本地时钟保证“绝对时序”。

数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。

如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。

ID生成服务假设每次批量拉取6个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为5，这样应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4,5这些ID了。

当ID发完后，再将ID的最大值修改为11，就能再次派发6,7,8,9,10,11这些ID了，于是数据库的压力就降低到原来的1/6。

优点：

• 保证了ID生成的绝对递增有序
• 大大的降低了数据库的压力，ID生成可以做到每秒生成几万几十万个

缺点：

• 服务仍然是单点
• 如果服务挂了，服务重启起来之后，继续生成ID可能会不连续，中间出现空洞（服务内存是保存着0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大）
• 虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展

改进方法：

单点服务的常用高可用优化方案是“备用服务”，也叫“影子服务”，所以我们能用以下方法优化上述缺点（1）：

如上图，对外提供的服务是主服务，有一个影子服务时刻处于备用状态，当主服务挂了的时候影子服务顶上。

这个切换的过程对调用方是透明的，可以自动完成，常用的技术是vip+keepalived，具体就不在这里展开。

另外，ID-gen-service也可以实施水平扩展，以解决上述缺点（3），但会引发一致性问题，具体解决方案详见《浅谈CAS在分布式ID生成方案上的应用》。

方法三：uuid/guid

不管是通过数据库，还是通过服务来生成ID，业务方Application都需要进行一次远程调用，比较耗时。

有没有一种本地生成ID的方法，即高性能，又时延低呢？

uuid是一种常见的方案：

string ID =GenUUID();

优点：

• 本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
• 扩展性好，基本可以认为没有性能上限

缺点：

• 无法保证趋势递增
• uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）

方法四：取当前毫秒数

uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？

取当前毫秒数是一种常见方案：

uint64 ID = GenTimeMS();

优点：

• 本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
• 生成的ID趋势递增
• 生成的ID是整数，建立索引后查询效率高

缺点：

• 如果并发量超过1000，会生成重复的ID

这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。当然，使用微秒可以降低冲突概率，但每秒最多只能生成1000000个ID，再多的话就一定会冲突了，所以使用微秒并不从根本上解决问题。

方法五：类snowflake算法

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想为，一个long型的ID：

• 41bit作为毫秒数
• 10bit作为机器编号
• 12bit作为毫秒内序列号

算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。

借鉴snowflake的思想，结合各公司的业务逻辑和并发量，可以实现自己的分布式ID生成算法。

举例，假设某公司ID生成器服务的需求如下：

• 单机高峰并发量小于1W，预计未来5年单机高峰并发量小于10W
• 有2个机房，预计未来5年机房数量小于4个
• 每个机房机器数小于100台
• 目前有5个业务线有ID生成需求，预计未来业务线数量小于10个
• …

分析过程如下：

• 高位取从2017年1月1日到现在的毫秒数（假设系统ID生成器服务在这个时间之后上线），假设系统至少运行10年，那至少需要10年*365天*24小时*3600秒*1000毫秒=320*10^9，差不多预留39bit给毫秒数
• 每秒的单机高峰并发量小于10W，即平均每毫秒的单机高峰并发量小于100，差不多预留7bit给每毫秒内序列号
• 5年内机房数小于4个，预留2bit给机房标识
• 每个机房小于100台机器，预留7bit给每个机房内的服务器标识
• 业务线小于10个，预留4bit给业务线标识

这样设计的64bit标识，可以保证：

• 每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的
• 同一个机器，每个毫秒内生成的ID都是不同的
• 同一个机器，同一个毫秒内，以序列号区区分保证生成的ID是不同的
• 将毫秒数放在最高位，保证生成的ID是趋势递增的

缺点：

• 由于“没有一个全局时钟”，每台服务器分配的ID是绝对递增的，但从全局看，生成的ID只是趋势递增的（有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚）

思路比方案重要，顺手帮转哟。

思路一：基于数据库生成

标识的生成方法有很多，有集中式的，分布式的；有后端的，前端的，当然还有人工的。 并没有一种通用的生成方法来适应各种应用场景。

人工生成的确是一种方式，比如电子邮箱，微信ID，各种论坛的账号。在人想出标识的那一刻，是无法判断是否是唯一的，对这种生成方式的结果，显然在录入时都需要进行唯一性校验。所以，下面描述的几种生成方式，是在生成的那一刻就在一个命名空间内唯一，而不再需要进行唯一性校验。

而基于数据库生成，一般包含以下几种：

• MySQL(5.6) AUTO_INCREMENT 特性
• Postgres(REL 9.6 Stable) SEQUENCE 特性
• Oracle 数据库的 SEQUENCE 特性，有知道这一特性如何实现的，可以在 知乎 做一下解答。
• Flickr Ticket Servers ，同时支持Sharding (文章发表于2010年2月8日，算法上线于2006年1月13日)。

一般地，这种类型的生成方案，都可以设置其实初始值，以及增量步长。

思路二：基于分布式集群协调器生成

在不使用数据库的情况下，通过一个后台服务对外提供高可用的、固定步长标识生成，则需要分布式的集群协调器进行。

一般的，主流协调器有两类：

• 以强一致性为目标的：ZooKeeper为代表
• 以最终一致性为目标的：Consul为代表

ZooKeeper的强一致性，是由Paxos协议保证的；Consul的最终一致性，是由Gossip协议保证的。

在步长累计型生成算法中，最核心的就是保持一个累计值在整个集群中的「强一致性」。同时，这也会为唯一性标识的生成带来新的形成瓶颈。

思路三：划分命名空间并行生成

似乎对于分布式的ID生成，以Twitter Snowflake为代表的， Flake 系列算法，经常可以被搜索引擎找到，但似乎MongoDB的ObjectId算法，更早地采用了这种思路。MongoDB 1.0 是在2009年8月27日 发布 的，并且0.9.10(2009年8月24日发布)和1.0两个版本没有差异。

在StackOverflow上，最早的一个关于ObjectId的问题（http://stackoverflow.com/questions/2138687/whats-mongodb-hashs-size/2146071），时间是2010年1月27日。不知道Twitter的同学，是不是受此启发呢？

MongoDB ObjectId

12-byte MongoDB ObjectId 的结构是：

• a 4-byte value representing the seconds since the Unix epoch,
• a 3-byte machine identifier,
• a 2-byte process id, and
• a 3-byte counter, starting with a random value.

可以看出，这个方案所支持的最小划分粒度是「秒 * 进程实例」，单进程实例的每秒容量是 3-byte (24-bit)，也就是接近16777216个ID。

有兴趣的，还可以进一步 看代码（MonogoDB 3.3.x Java Driver） 研究：Timestamp, Machine Identifier、Process Identifier、计数器的初始值分别是如何获得的：

1. Timestamp

2. Machine Identifier

3. Process ID

4. COUNTER

此处需要注意的是MongoDB的 NEXT_COUNTER 其初始值是一个随机数，这是有利于分库分表的。因为在小并发的条件下，非随机数的初始值，容易产生 偏库偏表， 不均匀的现象。

Twitter Snowflake

Twitter在2010年6月1日（在Flickr那篇文章发布不到4个月之后），Ryan King 在Twitter的Blog 撰文 写道：

• Ticket Servers方案缺乏顺序的保证
• 考虑过采用UUID，不过128-bit太长了
• 也考虑过采用ZooKeeper所提供的 *Unique Naming* Seuence Nodes 所提供的 Unique Naming 特性，但是性能不能满足。(个人认为，Sequence Nodes的设计目标是解决分布式锁的问题，但不解决性能要求极高的ID生成问题，直接应用是一种Hack行为)

在这种情况下，Twitter给出了 64-bit 长的 Snowflake ，它的结构是：

• 1-bit reserved
• 41-bit timestamp
• 10-bit machine id
• 12-bit sequence

在过了不到4年，2014年的5月31日，Twitter 更新了 Snowflake 的 README，其中陈述了两个容易被忽视的事实:

• "We have retired the initial release of Snowflake ..."
• "... heavily relies on existing infrastructure at Twitter to run. "

可以看出，这个方案所支持的最小划分粒度是「毫秒 * 线程」，单线程（Snowflake 里对应的概念是 Worker）的每秒容量是12-bit，也就是接近4096。

翻一下Snowflake的 归档代码 (Scala)，可以看到：

1. 关于初始化Sequence的处理

可以看到此处Snowflake对于 sequence 的赋值为0。

2. 关于每秒超过4096个ID生成请求的处理

noeqd

2011年11月23日，用Go语言实现的，基于Snowflake的 neoqd 出现了。

它的特点是，除了使用Go语言进行了实现，更是把ID生成做成了一个网络服务。支持客户端向ID生成服务申请ID。它还支持：

• 简单预共享Token的客户端身份证认证（只是加强了那么一点点的安全性，可以忽略）
• 支持批量获取ID，最多256个（因为使用一个byte表示申请个数）

同时，作者还建议使用 Doozerd 一个用Go语言写的 -- a highly-available, completely consistent store for small amounts of extremely important data. 进行Machine ID的分配。

(关于 ZooKeeper / Etcd / Consul / Doozerd 的比较，也是可以期待下)

Boundary Flake

2012年1月， Boundary Flake 同样的，用Erlang语言把Snowflake，变成了一个网络服务，提供128-bit长的ID生成服务。

不过，根据其RoadMap的描述，这个项目并没100%完成。例如，批量的ID生成，HTTP 接口，客户端Library都列在里面待实现。

CruftFlake

2012年7月， CruftFlake 更显然的，是想以一个PHP变种身份出现。

它在结构上与Snowflake基本一致，存在两个区别：

• 在timestamp上的取值略有区别
• 可以自行决定是否采用ZooKeeper作为协调器

基于LableOrg/java-uniqueid

2014年7月18日，LableOrg 写了一个通过ZooKeeper进行协调的，128-bit长的算法 java-uniqueid。其 结构组成 依然十分相似：

• Timestamp
• Sequence counter
• Generator IDs
• Cluster IDs

前台浏览器生成

这里的前台，主要是指以「浏览器」为代表的客户端。

2015年2月16日，Sudhanshu Yadav (看面相像印度人)，用Javascript写了Flake的又一个变种实现 FlakeId 。

它的Machine Identifier则是作为构造函数的选项参数 options.mid 传入。

没思路，全自主随机生成？

选择UUID？

可以说，成熟的、全自主生成方案，可能只有 128-bit UUID 一种，具体的说，是UUID Version 4。另外，微软对它实现，称之为 GUID 。

一般的，使用的最多的是UUID Version 4，很大程度上是因为其依赖的其他服务最少。

这里，通过python (2.5+) 对UUID的实现，体验一下UUID的生成效果：

另外，我们看一下网卡的MAC地址：

(因为UUID Version 1会泄露网卡的MAC地址，所以我对MAC地址做了下小手术)

可以看到UUID Version 1 最后一组数值 985aeb899615 与网卡的 MAC地址是一样一样的 98:5a:eb:89:96:15。

个人一直认为，采用UUID Version 4是一种偷懒的，没有针对具体应用场景，缺乏必要设计的做法。

一方面，它是依据概率确保无碰撞的，计算的过程与概率上的「生日问题」是一样的，不再展开。

另一方面，从使用的角度，UUID还有以下缺点：

• 太长，即便是转换成36个字符，不利于输入
• 过于随机，没有规律，在开发调试、线上故障定位，都容易看花眼。
• 如果作为数据库主键，对索引不利。

基于Hash算法？

众多的Hash算法，例如「MD5 / SHA-1 / SHA-2 / SHA-3」，都看可以对内容进行摘要计算，形成一个定长的Hash值。

这些Hash算法，都会存在一个Hash冲突的问题，以及碰撞攻击的问题。

以UUID类似，其文本化之后的随机特征，不太适合应用在ID生成方面。

标识生成总结

• 人工生成的标识，在相同的命名空间里，需要后续唯一性验证才能保证唯一
• 由计算机生成，在低并发的场景下，适合通过一个服务集中生成，并保障此服务的高可用性
• 由计算机生成，在高并发的场景下，适合通过一个保障命名空间独立的命名规范下，由多个服务并行生成。
• 采用步长和增长相结合的生成算法，本质上都是对某个状态进行累积的结果。
• 对于取模进行分库分表的场景，初始化值随机有利于均匀分布。
• （MongoDB 的 ObjectId 更是Flake系列算法的鼻祖，并在初始值上进行了随机化处理）

设计一个「合适」的标识

1. 区分实体和关系

实体是点，而关系是线。

一般而言，面向实体的标识生成速度，要小于面向关系的生成速度。

具体的例子，以电商为例：买家、卖家、商品这些实体的录入速度，要远比订单生成小的多。也因此，主数据要比交易数据稳定的多。

并且，关系还可能包含层次关系，进而体现为一个依赖树。

面向实体的标识

面向实体的标识，更多的与概念相关（名称）、与形态相关（型号），有很多的人为因素参与，随机因素有限，命名的主体也来自于人。

对于实体制造，为任意一个产品进行标识，大致会分为六个方面：品牌、品类、品名，型号、批号、产品序列号。

对于前四者，更多的是人为的进行命名。例如，给定中文，找到对应英文，再进行缩写。

对于批号，则会增加一些时间因素，以关联到产品的生产时间。例如，采用20160925表示具体某一天，或者采用201640表示具体某一周。（一般来说，同一个批号的产品，所使用的原材料是也是同一批。）

对于产品序列号，最简单的是采用自然数法进行编号。

这一类的标识，在分布式系统下，在系统并发量小，集群规模小的情况下，可以采用基于数据库或者协调器的生成方案。

面向关系的标识

自然的，关系源于两个或两个以上的实体之间所进行的某一个活动，并且具有一定的时效性。

常见的关系的表现形式有：交易流水号，会话标识等等。

这一类的标识，在分布式系统下，在系统并发量大，应当采用基于服务的内置生成方案。唯一依赖的是在实例部署时、启动前，为期分配唯一的Machine Identifier。这个Machine Identifier可以交由以强一致性保证的协调器完成。

当然，在系统并发量小的情况下，任然可以采用基于数据库的生成方案，因为没有协调器集群的参与，系统整体的复杂度更低，更利于维护。

2. 标识的容量

任何采用文字所表达的标识，最终在计算机里，都会根据一定的格式，被转换为字节byte进行处理，这个过程称之为「序列化」。 这种序列化方式，本质上是一种编码方式。

变长编码

一般来说，采用变长的编码方式，主要的目的是为了应对不可预期大小的信息量。

常见的有 TLV(Type-Length-Value) 方式。 Google的 Protocol Buffers 非常有意思地采用了 Base 128 Varints 的编码方式。

本质上，一个 URI 也是一个变长标识，它可以标识一个功能，也可以标识一个虚拟实体。

RESTful是对此类命名方式的一种实践方式，也是对 URI和HTTP协议组合之后，「表征力」的一个深入挖掘。

定长编码

在回顾一下前文所提到的IPv4地址，它似乎、可能、或许会在2019年 完全枯竭， 因为它只有32-bit。相比之下，MAC地址有48-bit，IPv6有128-bit。即便是它们都没那么容易枯竭，但也不代表由于人为因素，导致无法有效使用。

再回想下，每个人的身份证、手机号码，都是采用定长的形式进行编码。

选择定长有利于预先分配计算机资源，不管是内存、文件系统，还是数据库。同时，对于人的心理来说，可预期性大大增强了。

标识的命名空间

命名空间有三个层面：

• 异构切分：对于不同的场景和视角，以树形进行层次划分。
• 同构切分：对于异构切分的结果，切分出不同的分片。
• 时间切分：对于同一个分片，在不同时间点上的状态。

一般地：

• 首先，采用并行无状态的生成算法，一般都采用时间作为首要的命名空间，并且此命名空间的实效性小于生成者的重启时间
• 其次，采用生成器实例自身的标识作为次要命名空间，以保证各个生成器的时间即便是不同步也不会产生重复标识

同时，需要注意的是，这可能导致唯一标识产生，大段跳跃，原因有：

• 单位时间的并发量远小于子命名空间的容量
• 生成器重启
• 标识的冗余

不管标识是在运行时的内存出现，还是记录到数据库中或者文件里，它都需要占用硬件资源。

还是拿身份证举例，一方面，一个18个字符长度的身份证，那么需要18个字节进行存储。18个字节意味着144-bit，比IPv6的128bit还长。

如果简单的标识全世界每个人，以目前全地球超过70亿人口的总量，那么33个bit就足够了。

采用这种冗余设计的原因，一方面是「半集中，半自主」和现实的行政、地域结构对齐，另一方面是实现关联信息的集成。

小结

• 标识编码后的长度，则决定了一个标识方案的整体容量。
• 在一个统一的命名空间内，有多个标识生成者并行生成时，需要划分独立的子命名空间，以保证生成的标识在整个命名空间内唯一。
• 单个命名空间的标识，承载的信息量有限，在标识的使用过程中，需要扩展与包含一些其他视角的信息以进行冗余。

3. 标识的文本兼容

和人工取名字不一样，自动生成ID的主体，是计算机本身，但使用这个ID的主体，有两个：人和计算机。

对于计算机，最擅长处理的是结构化数组、条形码或者二维码；而对人，最擅长使用的是文本、图形或者视频。

一般而言，在大量的RESTful设计的应用，其URI中会包含大量的ID，用来标识用户、商品、订单等等，它们经常会出现在URI中。

以ASCII编码为基础的各种文本化编码算法，从Base16开始，正常的有Base32，Base64，Base58，Base85等等。

其中，Base16是最为「字节友好」的，因为不需要进行任何Padding操作，就可以以把 4-bit/half-byte 转换为 [0-9a-f] 这十六个字符，因此Base16还有别名：Hex。另外对于键盘输入，这16个英文字母，又是相对纯数字之外，最方便的。

而Base32, Base64等等，都需要Padding。因为Base32是每 5-bit 进行分组编码，Base64则是 6-bit ，都无法直接对齐一个 byte(8-bit)。

另外，Base16还对 URI 友好，不需要进行任何的 URLEncode/Decode操作。

以64-bit长的ID为例，它既可以转化为 long，也可以Base16成为16个字符的``HexString``，同时它大小写不敏感。

相比之下，如果采用Base64的文本化方案，其长度虽然少了5个字符，为11个，但其大小写敏感，不利于人机交互的输入，还会包含URI不友好，还会被转义为「 %3D」的符号「=」。

一个精巧的标识文本化算法，并不应该简单的把一个二进制值转为HexString。在日志里，应该有相应的解码算法，解析出符合人类阅读的字符，比如：精确到秒、且带格式时间，生成改标识的主体，等等。

4. 标识的安全性

标识的信息泄露

采用连续，或者固定步长的标识，容易从一个标识猜测其他标识的存在性。

常见的例子有： 

• 通过局域网扫描工具，扫描某个子网的活动的IP地址 
• 通过端口扫描工具，扫描一个目标主机开放的端口，以初步确定主机操作系统类型

另外，在物联网领域，如果采用的EPC编码，那么很容易通过连续编码，估计某个产品的具体产量。

标识的自校验能力

还是使用身份证号这个例子，根据国家标准（GB11643-1999），身份证号的前17位为本体码，最后1位为校验码。也就是说，它是通过前17位进行数学公式计算之后获得，主要目的是用于检验录入过程是否产生差错。

这样设计的好处是，每当输入完18位身份证号后，可以直接判断一个身份证号，是否在逻辑上是「合规的」，对于系统而言不用查询数据库，可以减少IO操作。不过，这不代表这个身份证号是有效的，也有可能是一个无效，但符合校验规则的身份证号。

由于标识的长度有限，能够加入的冗余信息较少，一般的基于公钥密码体制的签名机制，都难以在一个短标识中嵌入。