高并发分布式环境中获取全局唯一ID[分布式数据库全局唯一主键生成]

需求说明

在过去单机系统中，生成唯一ID比较简单，可以使用mysql的自增主键或者oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中，以上策略就会有问题了，因为不同的数据库会部署到不同的机器上，一般都是多主实例，而且再加上高并发的话，就会有重复ID的情况了。至于为什么会有重复就不多说了，技术人员都懂的。

本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产，也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示，比如全局唯一事务ID，日志追踪时的唯一标示等。

先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成方式，注意：没有完美的方案，只有适合自己的方案，还请读者根据具体的业务进行取舍，而且可以放到客户端进行ID 的生成，没有单点故障，性能也有一定保证，而且不需要独立的服务器。

全数字全局唯一标识（来自于mongodb）

其实现在有很多种生成策略，也各有优缺点，使用场景不同。这里说的是一种全数字的全局唯一ID，为什么我比较喜欢呢，首先它是全数字，保存和计算都比较简单(想一下MySQL数据库中对数字和字符串的处理效率)，而且从这个ID中可以得到一些额外的信息，不想一些UUID、sha等字符串对我们几乎没有太大帮助。好了下面就说一下具体实现过程。

本算法来自于mongodb

ObjectId使用12字节的存储空间，每个字节存两位16进制数字，是一个24位的字符串。其生成方式如下：

12位生成规则：
[0,1,2,3] [4,5,6] [7,8] [9,10,11]
时间戳 |机器码 |PID |计数器

1. 前四个字节时间戳是从标准纪元开始的时间戳，单位为秒，有如下特性：

   • 时间戳与后边5个字节一块，保证秒级别的唯一性；
   • 保证插入顺序大致按时间排序；
   • 隐含了文档创建时间；
   • 时间戳的实际值并不重要，不需要对服务器之间的时间进行同步（因为加上机器ID和进程ID已保证此值唯一，唯一性是ObjectId的最终诉求）。

上面牵扯到两个分布式系统中的概念：分布式系统中全局时钟同步很难，基本不可能实现，也没必要；时序一致性（顺序性）无法保证。这不属于本文范畴，感兴趣读者请自行搜索。

1. 机器ID是服务器主机标识，通常是机器主机名的hash散列值。
2. 同一台机器上可以运行多个mongod实例，因此也需要加入进程标识符PID。
3. 前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId的唯一性。后三个字节是一个自动增加的计数器（一个mongod进程需要一个全局的计数器），保证同一秒的ObjectId是唯一的。同一秒钟最多允许每个进程拥有（256^3 = 16777216）个不同的ObjectId。

总结一下：时间戳保证秒级唯一，机器ID保证设计时考虑分布式，避免时钟同步，PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后的计数器保证同一秒内的唯一性（选用几个字节既要考虑存储的经济性，也要考虑并发性能的上限）。

改为全数字

上面mongodb中保存的是16进制，如果不想用16进制的话，可以修改为10进制保存，只不过占用空间会大一些。

后面的计数器留几位，具体就看你们的业务量了，设计的时候要预留出以后的业务增长量。单进程内的计数器可以使用atomicInteger。

具体代码请参考我写的另一篇文章Twitter的分布式自增ID算法snowflake（有改动Java版）http://blog.csdn.net/liubenlong007/article/details/74354713

UUID

  UUID生成的是length=32的16进制格式的字符串，如果回退为byte数组共16个byte元素，即UUID是一个128bit长的数字，
  一般用16进制表示。
  算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随即数来生成UUID。
  从理论上讲，如果一台机器每秒产生10000000个GUID，则可以保证（概率意义上）3240年不重复
  优点：
  （1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
  （2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限
  缺点：
  （1）无法保证趋势递增
  （2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）

注：以下这几种需要独立的服务器

来自Flicker的解决方案（依赖数据库）

因为MySQL本身支持auto_increment操作，很自然地，我们会想到借助这个特性来实现这个功能。
Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制（auto_increment + replace into + MyISAM）。一个生成64位ID方案具体就是这样的：
先创建单独的数据库(eg:ticket)，然后创建一个表：

CREATE TABLE Tickets64 ( id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, stub char(1) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM

  当我们插入记录后，执行SELECT * from Tickets64，查询结果就是这样的：

  +-------------------+------+
  | id                | stub |
  +-------------------+------+
  | 72157623227190423 | a    |
  +-------------------+------+
  在我们的应用端需要做下面这两个操作，在一个事务会话里提交：

REPLACEINTOTickets64 (stub)VALUES('a');
SELECTLAST_INSERT_ID();

  这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了。
  到上面为止，我们只是在单台数据库上生成ID，从高可用角度考虑，接下来就要解决单点故障问题：Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID，通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。

TicketServer1:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 1

TicketServer2:
auto-increment-increment = 2
auto-increment-offset = 2

  最后，在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。

  优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序。
  缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高。在服务器变更的时候要修改步长，比较麻烦。

基于redis的分布式ID生成器

首先，要知道redis的EVAL，EVALSHA命令：
原理
利用redis的lua脚本执行功能，在每个节点上通过lua脚本生成唯一ID。
生成的ID是64位的：

• 使用41 bit来存放时间，精确到毫秒，可以使用41年。
• 使用12 bit来存放逻辑分片ID，最大分片ID是4095

• 使用10 bit来存放自增长ID，意味着每个节点，每毫秒最多可以生成1024个ID
  比如GTM时间 Fri Mar 13 10:00:00 CST 2015 ，它的距1970年的毫秒数是 1426212000000，假定分片ID是53，自增长序列是4，则生成的ID是：

  5981966696448054276 = 1426212000000 << 22 + 53 << 10 + 41
  redis提供了TIME命令，可以取得redis服务器上的秒数和微秒数。因些lua脚本返回的是一个四元组。

  second, microSecond, partition, seq
  客户端要自己处理，生成最终ID。

  ((second * 1000 + microSecond / 1000) << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;