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引言

現在典型的八股都是凝練了問題，背后有著對問題的認知和解決思路。
一直想寫一個八股系列，從問題到原理。從這篇開始吧。

面試題：分布式ID時鐘回撥怎么處理？序列號耗盡了怎么辦？

1 分布式ID

分布式ID均會有一些需求。
高性能：有序
可維護：包含時間
可用：唯一

結構經常是多段結構，以UUIDv7為例

[ 48位毫秒時間戳 ] [ 4位版本號'7' ] [ 76位隨機數 ]

基于此，經常面臨的問題如下。

2 問題

2.1 時鐘回撥

2.1.1 毫秒級時鐘回撥則進行等待

毫秒級時鐘回撥，且對延遲不敏感場景。讓ID生成器等待系統時鐘追趕上上一次時間。

long generateId() {long currentTimestamp = getCurrentTimeMillis();while (currentTimestamp < lastTimestamp) {// 檢測到時鐘回撥，等待Thread.sleep(1);currentTimestamp = getCurrentTimeMillis();}// 繼續生成IDif (currentTimestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & 4095; // 序列號遞增if (sequence == 0) {// 序列號用盡，等待下一毫秒currentTimestamp = waitNextMillis(currentTimestamp);}} else {sequence = 0; // 新毫秒，重置序列號}lastTimestamp = currentTimestamp;return (currentTimestamp << 22) | (machineId << 12) | sequence;
}

2.1.2 引入時鐘回撥位

引入時鐘回撥位。在ID結構中預留幾位作為“時鐘回撥位”（rollback bits），當檢測到時鐘回撥時，遞增回撥位以區分ID，避免重復。

2.1.3 基于外部

即給予外部服務的時鐘，避免依賴本地時鐘，如使用Redis生成遞增ID。

• 在Redis中每天生成一個Key（如date:20250615），通過INCR操作生成遞增序列號。
• ID格式：日期 + 機器ID + Redis遞增序列號。

2.1.4 混合時間戳

結合物理時鐘和邏輯時鐘，生成混合時間戳，確保即使發生回撥，ID仍保持唯一性和遞增性。

使用Google的TrueTime或類似機制，維護一個時間區間（[min, max]），確保時間戳在安全范圍內。
檢測到回撥時，使用邏輯計數器遞增，確保ID唯一。

2.2 序列號耗盡

在分布式ID生成中（如Snowflake算法），序列號耗盡是指在同一時間戳（通常是毫秒級）內，序列號部分達到了最大值（例如，12位序列號的最大值是4095），無法繼續生成新的唯一ID。這是一個常見問題，尤其在高并發場景下，同一毫秒內可能需要生成大量ID。

2.2.1 等待時間戳

毫秒級的方案等待下一毫秒，納秒級的方案等待下一納秒。

long generateId() {long currentTimestamp = getCurrentTimeMillis();if (currentTimestamp < lastTimestamp) {// 處理時鐘回撥（參考上一回答）handleClockRollback();}if (currentTimestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & 4095; // 遞增序列號if (sequence == 0) {// 序列號耗盡，等待下一毫秒currentTimestamp = waitNextMillis(currentTimestamp);}} else {sequence = 0; // 新時間戳，重置序列號}lastTimestamp = currentTimestamp;return (currentTimestamp << 22) | (machineId << 12) | sequence;
}long waitNextMillis(long lastTimestamp) {long current = getCurrentTimeMillis();while (current <= lastTimestamp) {current = getCurrentTimeMillis();}return current;
}

2.2.2 調整結構，增加序列號位數

通過調整ID結構，增加序列號的位數（例如從12位增加到14位），從而支持每毫秒生成更多ID。

2.2.3 多ID生成器

通過引入多個ID生成器實例或分片，分散ID生成壓力，降低單個實例的序列號耗盡概率。
比如雪花ID的Snowflake，可以為每個節點分配多個機器ID（例如，節點A使用機器ID 1-4，節點B使用5-8）。
當序列號耗盡時，切換到另一個實例生成ID。