0.簡介
在分布式系統中，生成全局唯一的id是一個常見的需求。由于分布式系統的特性（多節點，網絡分區，時鐘不同步等），傳統的單機ID生成方式不再適用，所以一些分布式生成方式應運而生，本文將對常見的幾種分布式ID生成方法的原理和應用進行介紹。
1.分布式ID的生成要求
分布式ID的生成一般要滿足以下要求：
1）全局唯一：生成的 ID 必須在整個系統中唯一。
2）高性能：ID 生成的速度要快，不能成為系統的瓶頸。
3）高可用：ID 生成服務必須高可用，不能因為單點故障導致系統不可用。
4）趨勢遞增：生成的 ID 最好具有遞增趨勢，便于數據庫索引和排序。
2.數據庫自增方式
數據庫的自增方式生成分布式ID就是使用數據庫的自增列來實現，其優缺點如下：
優點：
1）使用簡單，直接使用數據庫已有的自增功能；
2）能夠保證唯一性和遞增性；
缺點：
1）性能瓶頸，在高并發場景下，數據庫可能成為性能瓶頸；
2）可用性問題，存在單點故障可能；
使用場景：主要適用小規模分布式系統，對性能要求不高的場景。
改進方式：
1）冗余主節點，避免單點寫入。
2）批量生成id，降低讀寫頻率。其不需要挨個獲取，一次獲取多個同時更新max-id，下次就繼續在max-id增加。
3.UUID
UUID（Universally Unique Identifier）是一個 128 位的全局唯一標識符，通常表示為 32 個十六進制字符，例如：
550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
優點：
1）簡單易用：無需中心化服務，每個節點都可以獨立生成 UUID。
2）全局唯一：UUID 的生成基于時間戳、隨機數和 MAC 地址，幾乎不可能重復。
3）性能個擴展性好：本地生成，沒有擴展和性能瓶頸。
缺點：
1）長度較長：128 位的 UUID 存儲和傳輸以及查詢開銷較大，可以拆成兩個uint64整數存儲。
2）無序性：UUID 是隨機生成的，不具備遞增趨勢，不利于數據庫索引。
適用場景：對ID長度以及有序性要求不高的場景。
改進方式：
1）可以增加時間信息，如在開頭增加毫秒數，優點就是能保證遞增；缺點就是可能在同一時間的話可能會出現沖突。
4.Snowflake算法
4.1 原理
Snowflake 是 Twitter 開源的分布式 ID 生成算法，生成的 ID 是一個 64 位的整數，結構如下：
| 1 bit | 41 bits | 10 bits | 12 bits |
|---|---|---|---|
| sign | timestamp | machine ID | sequence |
sign：符號位，固定為 0。
timestamp：41 位的時間戳，表示從某個起始時間到當前時間的毫秒數。
machine ID：10 位的機器 ID，用于區分不同的節點。
sequence：12 位的序列號，用于同一毫秒內生成多個 ID。
優點：
1）高性能：本地生成 ID，無需網絡通信。
2）趨勢遞增：ID 按時間戳遞增，便于數據庫索引。
3）高可用：無中心化服務，每個節點獨立生成 ID。
缺點：
1）時鐘回撥問題：如果系統時鐘回撥，可能導致 ID 重復。
2）機器 ID 分配：需要手動或通過外部服務分配機器 ID。
適用場景：大規模分布式系統，對性能和有序性要求較高的場景。
改進方式：可以通過等待時間同步解決時鐘回撥，通過擴展時間位來解決時間一出，通過動態機器id分配解決手動分配問題。
5.Redis自增ID
該方法是利用 Redis 的原子操作 INCR 或 INCRBY 生成全局唯一的 ID。
使用 Redis 的 INCR 命令生成自增 ID：
INCR id_generator
如果需要生成更長的 ID，可以使用
INCRBY id_generator 1000
優點：
1）高性能：Redis 的 INCR 操作是原子性的，性能較高。
2）簡單易用：實現簡單，無需復雜的算法。
缺點：
1）依賴 Redis：需要維護 Redis 服務，存在單點故障風險。
2）ID 長度有限：Redis 的 INCR 生成的 ID 是 64 位整數，可能不夠用。
適用場景：中小規模分布式系統，對性能和有序性有一定要求的場景。
改進方式：可以參考數據庫自增id方式優化。
6.Leaf算法
Leaf 是美團開源的分布式 ID 生成服務，結合了數據庫和 Snowflake 算法的優點。它支持兩種模式：
1）號段模式：從數據庫批量獲取 ID 段，緩存在本地。
2）Snowflake 模式：基于 Snowflake 算法生成 ID。
優點：
1）高性能：號段模式減少了數據庫訪問次數，Snowflake 模式本地生成 ID。
2）高可用：支持多節點部署，無單點故障。
3）靈活配置：支持號段模式和 Snowflake 模式切換。
缺點：
1）復雜度較高：需要部署和維護 Leaf 服務。
適用場景：大規模分布式系統，對性能和可用性要求較高的場景。
分布式id生成的五種方法
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