一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了

一、为什么要用分布式ID？

在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？

1、什么是分布式ID？

拿 MySQL 数据库举个栗子：

在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有 唯一ID 做标识。此时一个能够生成 全局唯一ID 的系统是非常必要的。那么这个 全局唯一ID 就叫 分布式ID 。

2、那么分布式ID需要满足那些条件？

• 全局唯一：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求

• 高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈

• 高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性

• 好接入：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

• 趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求

二、 分布式ID都有哪些生成方式？

今天主要分析一下以下9种，分布式ID生成器方式以及优缺点：

• UUID

• 数据库自增ID

• 数据库多主模式

• 号段模式

• Redis

• 雪花算法（SnowFlake）

• 滴滴出品（TinyID）

• 百度 （Uidgenerator）

• 美团（Leaf）

那么它们都是如何实现？以及各自有什么优缺点？我们往下看

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1、基于UUID

在 Java 的世界里，想要得到一个具有唯一性的ID，首先被想到可能就是 UUID ，毕竟它有着全球唯一的特性。那么 UUID 可以做 分布式ID 吗？ 答案是可以的，但是并不推荐！

public static void main(String[] args) { 
       String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
       System.out.println(uuid);
 }

UUID 的生成简单到只有一行代码，输出结果  c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718 ，但UUID却并不适用于实际的业务需求。像用作订单号 UUID 这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息；而对于数据库来说用作业务 主键ID ，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时，所以不推荐用作 分布式ID 。

优点：

• 生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性

缺点：

• 无序的字符串，不具备趋势自增特性

• 没有具体的业务含义

• 长度过长16 字节128位，36位长度的字符串，存储以及查询对MySQL的性能消耗较大，MySQL官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键  UUID  的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能。

2、基于数据库自增ID

基于数据库的 auto_increment 自增ID完全可以充当 分布式ID ，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：

CREATE DATABASE `SEQ_ID`;
CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
    id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, 
    value char(10) NOT NULL default '',
    PRIMARY KEY (id),
) ENGINE=MyISAM;

insert into SEQUENCE_ID(value)  VALUES ('values');

当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回 主键ID ，但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！

优点：

• 实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快

缺点：

• DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景

3、基于数据库集群模式

前边说了单点数据库方式不可取，那对上边的方式做一些高可用优化，换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。

那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始， 会生成重复的ID怎么办？

解决方案 ：设置 起始值 和 自增步长

MySQL_1 配置：

set @@auto_increment_offset = 1;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

MySQL_2 配置：

set @@auto_increment_offset = 2;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

这样两个MySQL实例的自增ID分别就是：

1、3、5、7、9 
2、4、6、8、10

那如果集群后的性能还是扛不住高并发咋办？就要进行MySQL扩容增加节点，这是一个比较麻烦的事。

从上图可以看出，水平扩展的数据库集群，有利于解决数据库单点压力的问题，同时为了ID生成特性，将自增步长按照机器数量来设置。

增加第三台 MySQL 实例需要人工修改一、二两台 MySQL实例 的起始值和步长，把 第三台机器的ID 起始生成位置设定在比现有 最大自增ID 的位置远一些，但必须在一、二两台 MySQL实例 ID还没有增长到 第三台MySQL实例 的 起始ID 值的时候，否则 自增ID 就要出现重复了， 必要时可能还需要停机修改 。

优点：

• 解决DB单点问题

缺点：

• 不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。

4、基于数据库的号段模式

号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  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`)
) 

biz_type ：代表不同业务类型

max_id ：当前最大的可用id

step ：代表号段的长度

version ：是一个乐观锁，每次都更新version，保证并发时数据的正确性

等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对 max_id 字段做一次 update 操作， update max_id= max_id + step ，update成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是 (max_id ,max_id +step] 。

update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX

由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号 version 乐观锁方式更新，这种 分布式ID 生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。

5、基于 Redis 模式

Redis 也同样可以实现，原理就是利用 redis 的  incr 命令实现ID的原子性自增。

127.0.0.1:6379> set seq_id 1     // 初始化自增ID为1
OK
127.0.0.1:6379> incr seq_id      // 增加1，并返回递增后的数值
(integer) 2

用 redis 实现需要注意一点，要考虑到redis持久化的问题。 redis 有两种持久化方式 RDB 和 AOF

• RDB 会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但 redis 没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。

• AOF 会对每条写命令进行持久化，即使 Redis 挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致 Redis 重启恢复的数据时间过长。

6、基于雪花算法（Snowflake）模式

雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。

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Snowflake 生成的是Long类型的ID，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特。

Snowflake ID组成结构： 正数位 （占1比特）+  时间戳 （占41比特）+  机器ID （占5比特）+  数据中心 （占5比特）+  自增值 （占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。

• 第一个bit位（1bit）：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。

• 时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 - 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年

• 工作机器id（10bit）：也被叫做 workId ，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。

• 序列号部分（12bit），自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID

根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用Java语言实现出来，封装为一个 工具 方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。

Java版本的 Snowflake 算法实现：

/**
 * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一个整数，然后转化为62进制变成一个短地址URL
 *
 * https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake
 */
public class SnowFlakeShortUrl {

    /**
     * 起始的时间戳
     */
    private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分占用的位数
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;   //序列号占用的位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5;     //机器标识占用的位数
    private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;

    private long dataCenterId;  //数据中心
    private long machineId;     //机器标识
    private long sequence = 0L; //序列号
    private long lastTimeStamp = -1L;  //上一次时间戳

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewTimeStamp();
        while (mill <= lastTimeStamp) {
            mill = getNewTimeStamp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewTimeStamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * 根据指定的数据中心ID和机器标志ID生成指定的序列号
     *
     * @param dataCenterId 数据中心ID
     * @param machineId    机器标志ID
     */
    public SnowFlakeShortUrl(long dataCenterId, long machineId) {
        if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("DtaCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_NUM or less than 0！");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("MachineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0！");
        }
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 产生下一个ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currTimeStamp = getNewTimeStamp();
        if (currTimeStamp < lastTimeStamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currTimeStamp == lastTimeStamp) {
            //相同毫秒内，序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) {
                currTimeStamp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不同毫秒内，序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastTimeStamp = currTimeStamp;

        return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳部分
                | dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT       //数据中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                | sequence;                             //序列号部分
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);

        for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
            //10进制
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }
    }
}

7、百度（uid-generator）

uid-generator 是由百度技术部开发，项目GitHub地址 https://github.com/baidu/uid-generator

uid-generator 是基于 Snowflake 算法实现的，与原始的 snowflake 算法不同在于， uid-generator 支持自 定义时间戳 、 工作机器ID 和  序列号  等各部分的位数，而且 uid-generator 中采用用户自定义 workId 的生成策略。

uid-generator 需要与数据库配合使用，需要新增一个 WORKER_NODE 表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的 workId 数据由host，port组成。

对于 uid-generator  ID组成结构 ：

workId ，占用了22个bit位，时间占用了28个bit位，序列化占用了13个bit位，需要注意的是，和原始的 snowflake 不太一样，时间的单位是秒，而不是毫秒， workId 也不一样，而且同一应用每次重启就会消费一个 workId 。

参考文献
https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md

8、美团（Leaf）

Leaf 由美团开发，github地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf

Leaf 同时支持号段模式和 snowflake 算法模式，可以切换使用。

号段模式

先导入源码 https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf ，在建一张表 leaf_alloc

DROP TABLE IF EXISTS `leaf_alloc`;

CREATE TABLE `leaf_alloc` (
  `biz_tag` varchar(128)  NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务key',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '当前已经分配了的最大id',
  `step` int(11) NOT NULL COMMENT '初始步长，也是动态调整的最小步长',
  `description` varchar(256)  DEFAULT NULL COMMENT '业务key的描述',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据库维护的更新时间',
  PRIMARY KEY (`biz_tag`)
) ENGINE=InnoDB;

然后在项目中开启 号段模式 ，配置对应的数据库信息，并关闭 snowflake 模式

leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
leaf.segment.enable=true
leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=utf8
leaf.jdbc.username=root
leaf.jdbc.password=root

leaf.snowflake.enable=false
#leaf.snowflake.zk.address=
#leaf.snowflake.port=

启动 leaf-server  模块的  LeafServerApplication 项目就跑起来了

号段模式获取分布式自增ID的测试url ：http：//localhost：8080/api/segment/get/leaf-segment-test

监控号段模式：http://localhost:8080/cache

snowflake模式

Leaf 的snowflake模式依赖于 ZooKeeper ，不同于 原始snowflake 算法也主要是在 workId 的生成上， Leaf 中 workId 是基于 ZooKeeper 的顺序Id来生成的，每个应用在使用 Leaf-snowflake 时，启动时都会都在 Zookeeper 中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个 workId 。

leaf.snowflake.enable=true
leaf.snowflake.zk.address=127.0.0.1
leaf.snowflake.port=2181

snowflake模式获取分布式自增ID的测试url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test

9、滴滴（Tinyid）

Tinyid 由滴滴开发，Github地址：https://github.com/didi/tinyid。

Tinyid 是基于号段模式原理实现的与 Leaf 如出一辙，每个服务获取一个号段（1000,2000]、（2000,3000]、（3000,4000]

Tinyid 提供 http 和 tinyid-client 两种方式接入

Http方式接入

（1）导入Tinyid源码：

git clone https://github.com/didi/tinyid.git

（2）创建数据表：

CREATE TABLE `tiny_id_info` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务类型，唯一',
  `begin_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始id，仅记录初始值，无其他含义。初始化时begin_id和max_id应相同',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '当前最大id',
  `step` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '步长',
  `delta` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '每次id增量',
  `remainder` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '余数',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间',
  `version` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '版本号',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_biz_type` (`biz_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'id信息表';

CREATE TABLE `tiny_id_token` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  `token` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'token',
  `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '此token可访问的业务类型标识',
  `remark` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '备注',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'token信息表';

INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
VALUES
    (1, 'test', 1, 1, 100000, 1, 0, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-22 23:19:27', 1);

INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
VALUES
    (2, 'test_odd', 1, 1, 100000, 2, 1, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-23 00:39:24', 3);


INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
VALUES
    (1, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');

INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
VALUES
    (2, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test_odd', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');

（3）配置数据库：

datasource.tinyid.names=primary
datasource.tinyid.primary.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
datasource.tinyid.primary.url=jdbc:mysql://ip:port/databaseName?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
datasource.tinyid.primary.username=root
datasource.tinyid.primary.password=123456

（4）启动 tinyid-server 后测试

获取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c'
返回结果: 3

批量获取分布式自增ID:
http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c&batchSize=10'
返回结果:  4,5,6,7,8,9,10,11,12,13

Java客户端方式接入

重复Http方式的（2）（3）操作

引入依赖

       <dependency>
            <groupId>com.xiaoju.uemc.tinyid</groupId>
            <artifactId>tinyid-client</artifactId>
            <version>${tinyid.version}</version>
        </dependency>

配置文件

tinyid.server =localhost:9999
tinyid.token =0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c

test  、 tinyid.token 是在数据库表中预先插入的数据， test  是具体业务类型， tinyid.token 表示可访问的业务类型

// 获取单个分布式自增ID
Long id =  TinyId . nextId( " test " );

// 按需批量分布式自增ID
List< Long > ids =  TinyId . nextId( " test " , 10 );

总结

本文只是简单介绍一下每种分布式ID生成器，旨在给大家一个详细学习的方向，每种生成方式都有它自己的优缺点，具体如何使用还要看具体的业务需求。