分布式唯一ID生成常用方案

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1. 使用JAVA的UUID生成

算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。

优点:本地生成,生成简单,性能好,没有高可用风险

缺点:长度过长,字母和数字组合,存储冗余,且无序不可读,查询效率低

2. 数据库自增ID

使用数据库的id自增策略,如 MySQL 的 auto_increment、oracle的sequence。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长,生成不重复ID的策略来实现高可用。

优点:数据库生成的ID绝对有序,高可用实现方式简单

缺点:需要独立部署数据库实例,成本高,实时操作数据库,大并发时存在性能瓶颈问题

3. 数据库+程序(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。

优点:避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力,提高了性能

缺点:属于本地生成策略,存在单点故障,如果服务器宕机,重启服务造成ID不连续

4. Redis生成ID

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

优点:不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库;数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点:如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度;需要编码和配置的工作量比较大。

考虑到单节点的性能瓶颈,可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有3台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3,然后步长都是3。各个 Redis 生成的 ID 为:

随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。

另外,比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ,使用 INCR 进行累加。

5.MongoDB生成ID

MongoDB的ObjectId和snowflake算法类似。它设计成轻量型的,不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库,处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。

6.其他一些常用的方案

百度uid生成器:https://github.com/baidu/uid-generator

zookeeper方式生成唯一UUID

snowflake算法生成UUID

参考:http://blog.51cto.com/13792737/2149663

https://www.cnblogs.com/flystar32/p/uuid.html

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一码不扫,何扫天下

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