JAVA平台分布式自增长ID 的解决方案分析对比

JAVA平台分布式自增长ID 的解决方案分析对比

全局ID解决方案一： redis

Redis的incr自增函数来维护全局ID，设计的关键地方：

1. key的长度；长度影响效率和存储容量

2. key的命名规则：无规则，维护困难，不能见名知意，了解所属业务板块

3. 需要人工干预机制：为了性能，redis设计为无状态，非持久化，遇到机器故障，重启redis会丢失所有的当前ID值，需要提供人工init操作，读取业务MAXID，同步ID。

优点：不受限js的number类型最大值。位数控制在16位以内。Restful API 开发不需要数据类型转化，减少不必要的代码量，提高了维护性和开发效率。

缺点：key随着业务的扩展，越来越难维护，为了效率，不能持久化，故障重启需要人工干预，提供人工干预机制。

全局ID解决方案二：JAVA

64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))

优点：效率高，支持高并发，ID几乎无重复值。

缺点：受限js的number类型最大值。超过此值，精度丢失。

原因：js的number类型有个最大值（安全值）。即2的53次方，为9007199254740992。如果超过这个值，那么js会出现不精确的问题。这个值为16位。超过16位的数值需要在后端转化成字符串类型，传递到前端使用，增加了代码开发量，降低了开发效率。最优方案就是设计一个不超过16位数值型的分布式自增ID。