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分布式唯一建ID

2022-04-22 16:12:11   0  举报

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AI智能生成

分布式唯一键

分布式

分库分表

作者其他创作

大纲/内容

生成方案

UUID

优点

代码实现简单

本机生成，没有性能问题

因为是全球唯一的ID，所以迁移数据容易

缺点

每次生成的ID是无序的，无法保证趋势递增

UUID的字符串存储，查询效率慢

存储空间大

ID本事无业务含义，不可读

应用场景

类似生成token令牌的场景

不适用一些要求有趋势递增的ID场景

MySQL主键自增

优点

数字化，id递增

查询效率高

具有一定的业务可读

缺点

存在单点问题，如果mysql挂了，就没法生成iD了

数据库压力大，高并发抗不住

MySQL多实例主键自增

优点

解决了单点问题

缺点

一旦把步长定好后，就无法扩容；而且单个数据库的压力大，数据库自身性能无法满足高并发

应用场景

数据不需要扩容的场景

雪花snowflake算法

优点

此方案每秒能够产生409.6万个ID，性能快

时间戳在高位，自增序列在低位，整个ID是趋势递增的，按照时间有序递增

灵活度高，可以根据业务需求，调整bit位的划分，满足不同的需求

缺点

依赖机器的时钟，如果服务器时钟回拨，会导致重复ID生成

1位标识符：始终是0
41位时间戳：41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截 )得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的
10位机器标识码：可以部署在1024个节点，如果机器分机房（IDC）部署，这10位可以由 5位机房ID + 5位机器ID 组成
12位序列：毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号

Redis生成方案

优点

有序递增，可读性强

缺点

占用带宽，每次要向redis进行请求

一旦Redis挂了，整个系统不可用。

Redis方案中，用户是可以预测下一个ID号是多少，因为算法是递增的。

应用场景

数据不需要扩容的场景

实现

利用redis的incr原子性操作自增，一般算法为：

年份 + 当天距当年第多少天 + 天数 + 小时 + redis自增

大厂方案