分布式ID学习
2025-02-15 22:37:32 0 举报分布式ID
作者其他创作
大纲/内容
九大分布式ID生成策略
1：UUID
通用的唯一识别码，Universally Unique Indentifier,基于当前时间、计数器、硬件标识（通常为无线网卡的MAC地址）等数据计算而成
如下介绍
优缺点：
使用场景：
2：自增ID
如下所示：
优缺点：单体数据库可以，分布式场景不行，如分库分表场景，可能多张表的自增id是相同的，解决思路：可以单独创建一张主键维护表（将分布式ID独立出来，脱离业务数据库），每次插入数据时都从该表查询主键，进而保证主键的唯一性，问题：如果主键维护表这个单体数据库挂了，获取不到分布式主键id，所以高可用是其需要解决的问题
表数据演示，test_order_id表，主键为id,自增，每次查询主键id时，都去查询最新插入的id
示意图
3：数据库多主模式
实际上是对第二种解决方案进行高可用优化，针对主键维护表数据库，构建多主集群模式，这样自增ID可以有多个mysql实例生成
问题：高并发情况下无法很好的扩展机器
4：号段模式
详解
5：redis（用的也比较少）
既然实现分布式ID可以用独立于业务数据库的形式，那么Redis则是更好的选择，因为它本身就是一个基于内存的数据库，而且还可以持久化，并且最重要的是基于单线程模型，性能还非常高，也可以做全局性的唯一ID
基于INCR自增命令实现全局性的唯一ID：单线程，原子性保证
思路
具体实现：
使用redis生成的分布式ID设计格式格式
代码演示
1：
2：
6：雪花算法
解释：注意是1毫秒产生4096个自增ID,1秒钟则可以产生4096*1000= 4096000个订单
雪花算法高可用、高并发、高扩展设计
如下所示
常见问题：时钟回拨问题，就是服务器的时间可能会快或者会变
源码中是直接抛异常的
企业中如何解决时钟的回拨问题？
7：百度
8：美团
9：滴滴
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