一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了

前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
面试官应该是对应聘者的回答不太满意，他想听到一个他认为最优的解决方案，其实这无可厚非。同样一个bug，能用一行代码解决问题的人和用十行代码解决问题的人，你会选哪个入职？显而易见的事情！所以看待问题还是要从多个角度出发，每种方法都有各自的利弊。

一、为什么要用分布式ID？
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？
1、什么是分布式ID？
拿MySQL数据库举个栗子：
在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。
但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
2、那么分布式ID需要满足那些条件？

全局唯一：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求
高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈
高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性
好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单
趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求

二、 分布式ID都有哪些生成方式？
今天主要分析一下以下9种，分布式ID生成器方式以及优缺点：

UUID
数据库自增ID
数据库多主模式
号段模式
Redis
雪花算法（SnowFlake）
滴滴出品（TinyID）
百度 （Uidgenerator）
美团（Leaf）

那么它们都是如何实现？以及各自有什么优缺点？我们往下看

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1、基于UUID
在Java的世界里，想要得到一个具有唯一性的ID，首先被想到可能就是UUID，毕竟它有着全球唯一的特性。那么UUID可以做分布式ID吗？答案是可以的，但是并不推荐！
public static void main(String[] args) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
System.out.println(uuid);
}
复制代码UUID的生成简单到只有一行代码，输出结果 c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718，但UUID却并不适用于实际的业务需求。像用作订单号UUID这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息；而对于数据库来说用作业务主键ID，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时，所以不推荐用作分布式ID。
优点：

生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性

缺点：

无序的字符串，不具备趋势自增特性
没有具体的业务含义
长度过长16 字节128位，36位长度的字符串，存储以及查询对MySQL的性能消耗较大，MySQL官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能。

2、基于数据库自增ID
基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：
CREATE DATABASE SEQ_ID;
CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
value char(10) NOT NULL default ‘’,
PRIMARY KEY (id),
) ENGINE=MyISAM;
复制代码insert into SEQUENCE_ID(value) VALUES (‘values’);
复制代码当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键ID，但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！
优点：

实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快

缺点：

DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景

3、基于数据库集群模式
前边说了单点数据库方式不可取，那对上边的方式做一些高可用优化，换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。
那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？
解决方案：设置起始值和自增步长
MySQL_1 配置：
set @@auto_increment_offset = 1; – 起始值
set @@auto_increment_increment = 2; – 步长
复制代码MySQL_2 配置：
set @@auto_increment_offset = 2; – 起始值
set @@auto_increment_increment = 2; – 步长
复制代码这样两个MySQL实例的自增ID分别就是：

1、3、5、7、9
2、4、6、8、10

那如果集群后的性能还是扛不住高并发咋办？就要进行MySQL扩容增加节点，这是一个比较麻烦的事。

从上图可以看出，水平扩展的数据库集群，有利于解决数据库单点压力的问题，同时为了ID生成特性，将自增步长按照机器数量来设置。
增加第三台MySQL实例需要人工修改一、二两台MySQL实例的起始值和步长，把第三台机器的ID起始生成位置设定在比现有最大自增ID的位置远一些，但必须在一、二两台MySQL实例ID还没有增长到第三台MySQL实例的起始ID值的时候，否则自增ID就要出现重复了，必要时可能还需要停机修改。
优点：

解决DB单点问题

缺点：

不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。

4、基于数据库的号段模式
号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：
CREATE TABLE id_generator (
id int(10) NOT NULL,
max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT ‘当前最大id’,
step int(20) NOT NULL COMMENT ‘号段的布长’,
biz_type int(20) NOT NULL COMMENT ‘业务类型’,
version int(20) NOT NULL COMMENT ‘版本号’,
PRIMARY KEY (id)
)
复制代码biz_type ：代表不同业务类型
max_id ：当前最大的可用id
step ：代表号段的长度
version ：是一个乐观锁，每次都更新version，保证并发时数据的正确性

id
biz_type
max_id
step
version

1
101
1000
2000
0

等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。
update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX
复制代码由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。
5、基于Redis模式
Redis也同样可以实现，原理就是利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增。
127.0.0.1:6379> set seq_id 1 // 初始化自增ID为1
OK
127.0.0.1:6379> incr seq_id // 增加1，并返回递增后的数值
(integer) 2
复制代码用redis实现需要注意一点，要考虑到redis持久化的问题。redis有两种持久化方式RDB和AOF

RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。

AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。

6、基于雪花算法（Snowflake）模式
雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。

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Snowflake生成的是Long类型的ID，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特。
Snowflake ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 数据中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。

第一个bit位（1bit）：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。
时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 - 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
工作机器id（10bit）：也被叫做workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。
序列号部分（12bit），自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID

根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用Java语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。
Java版本的Snowflake算法实现：

/**

• Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一个整数，然后转化为62进制变成一个短地址URL

• https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake
  */
  public class SnowFlakeShortUrl {

  /**

  • 起始的时间戳
    */
    private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;

  /**

  • 每一部分占用的位数
    */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数
    private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数

  /**

  • 每一部分的最大值
    */
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);

  /**

  • 每一部分向左的位移
    */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;

  private long dataCenterId; //数据中心
  private long machineId; //机器标识
  private long sequence = 0L; //序列号
  private long lastTimeStamp = -1L; //上一次时间戳

  private long getNextMill() {
  long mill = getNewTimeStamp();
  while (mill <= lastTimeStamp) {
  mill = getNewTimeStamp();
  }
  return mill;
  }

  private long getNewTimeStamp() {
  return System.currentTimeMillis();
  }

  /**

  • 根据指定的数据中心ID和机器标志ID生成指定的序列号
  • @param dataCenterId 数据中心ID
  • @param machineId 机器标志ID
    */
    public SnowFlakeShortUrl(long dataCenterId, long machineId) {
    if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
    throw new IllegalArgumentException(“DtaCenterId can’t be greater than MAX_DATA_CENTER_NUM or less than 0！”);
    }
    if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
    throw new IllegalArgumentException(“MachineId can’t be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0！”);
    }
    this.dataCenterId = dataCenterId;
    this.machineId = machineId;
    }

  /**

  • 产生下一个ID

  • @return
    */
    public synchronized long nextId() {
    long currTimeStamp = getNewTimeStamp();
    if (currTimeStamp < lastTimeStamp) {
    throw new RuntimeException(“Clock moved backwards. Refusing to generate id”);
    }

    if (currTimeStamp == lastTimeStamp) {
    //相同毫秒内，序列号自增
    sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
    //同一毫秒的序列数已经达到最大
    if (sequence == 0L) {
    currTimeStamp = getNextMill();
    }
    } else {
    //不同毫秒内，序列号置为0
    sequence = 0L;
    }

    lastTimeStamp = currTimeStamp;

    return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳部分
    | dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT //数据中心部分
    | machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
    | sequence; //序列号部分
    }

  public static void main(String[] args) {
  SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);

   for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
       //10进制
       System.out.println(snowFlake.nextId());
   }
  

  }
  }
  复制代码7、百度（uid-generator）
  uid-generator是由百度技术部开发，项目GitHub地址 github.com/baidu/uid-g…
  uid-generator是基于Snowflake算法实现的，与原始的snowflake算法不同在于，uid-generator支持自定义时间戳、工作机器ID和 序列号 等各部分的位数，而且uid-generator中采用用户自定义workId的生成策略。
  uid-generator需要与数据库配合使用，需要新增一个WORKER_NODE表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据由host，port组成。
  对于uid-generator ID组成结构：
  workId，占用了22个bit位，时间占用了28个bit位，序列化占用了13个bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一样，时间的单位是秒，而不是毫秒，workId也不一样，而且同一应用每次重启就会消费一个workId。

https://www.jianshu.com/p/65f42bd316bb
https://www.jianshu.com/p/205c601a5949
https://www.jianshu.com/p/3dee4e87a2da
https://www.jianshu.com/p/027d6c6540ac

参考文献
github.com/baidu/uid-g…

8、美团（Leaf）
Leaf由美团开发，github地址：github.com/Meituan-Dia…
Leaf同时支持号段模式和snowflake算法模式，可以切换使用。
号段模式
先导入源码 github.com/Meituan-Dia… ，在建一张表leaf_alloc
DROP TABLE IF EXISTS leaf_alloc;

CREATE TABLE leaf_alloc (
biz_tag varchar(128) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘业务key’,
max_id bigint(20) NOT NULL DEFAULT ‘1’ COMMENT ‘当前已经分配了的最大id’,
step int(11) NOT NULL COMMENT ‘初始步长，也是动态调整的最小步长’,
description varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT ‘业务key的描述’,
update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘数据库维护的更新时间’,
PRIMARY KEY (biz_tag)
) ENGINE=InnoDB;

复制代码然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式
leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
leaf.segment.enable=true
leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=utf8
leaf.jdbc.username=root
leaf.jdbc.password=root

leaf.snowflake.enable=false
#leaf.snowflake.zk.address=
#leaf.snowflake.port=

复制代码启动leaf-server 模块的 LeafServerApplication项目就跑起来了
号段模式获取分布式自增ID的测试url ：http：//localhost：8080/api/segment/get/leaf-segment-test
监控号段模式：http://localhost:8080/cache
snowflake模式
Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个workId。
leaf.snowflake.enable=true
leaf.snowflake.zk.address=127.0.0.1
leaf.snowflake.port=2181
复制代码snowflake模式获取分布式自增ID的测试url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test
9、滴滴（Tinyid）
Tinyid由滴滴开发，Github地址：github.com/didi/tinyid…
Tinyid是基于号段模式原理实现的与Leaf如出一辙，每个服务获取一个号段（1000,2000]、（2000,3000]、（3000,4000]
Tinyid提供http和tinyid-client两种方式接入
Http方式接入
（1）导入Tinyid源码：
git clone github.com/didi/tinyid…
（2）创建数据表：
CREATE TABLE tiny_id_info (
id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增主键’,
biz_type varchar(63) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘业务类型，唯一’,
begin_id bigint(20) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘开始id，仅记录初始值，无其他含义。初始化时begin_id和max_id应相同’,
max_id bigint(20) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘当前最大id’,
step int(11) DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘步长’,
delta int(11) NOT NULL DEFAULT ‘1’ COMMENT ‘每次id增量’,
remainder int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘余数’,
create_time timestamp NOT NULL DEFAULT ‘2010-01-01 00:00:00’ COMMENT ‘创建时间’,
update_time timestamp NOT NULL DEFAULT ‘2010-01-01 00:00:00’ COMMENT ‘更新时间’,
version bigint(20) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘版本号’,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY uniq_biz_type (biz_type)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT ‘id信息表’;

CREATE TABLE tiny_id_token (
id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增id’,
token varchar(255) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘token’,
biz_type varchar(63) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘此token可访问的业务类型标识’,
remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘备注’,
create_time timestamp NOT NULL DEFAULT ‘2010-01-01 00:00:00’ COMMENT ‘创建时间’,
update_time timestamp NOT NULL DEFAULT ‘2010-01-01 00:00:00’ COMMENT ‘更新时间’,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT ‘token信息表’;

INSERT INTO tiny_id_info (id, biz_type, begin_id, max_id, step, delta, remainder, create_time, update_time, version)
VALUES
(1, ‘test’, 1, 1, 100000, 1, 0, ‘2018-07-21 23:52:58’, ‘2018-07-22 23:19:27’, 1);

INSERT INTO tiny_id_info (id, biz_type, begin_id, max_id, step, delta, remainder, create_time, update_time, version)
VALUES
(2, ‘test_odd’, 1, 1, 100000, 2, 1, ‘2018-07-21 23:52:58’, ‘2018-07-23 00:39:24’, 3);

INSERT INTO tiny_id_token (id, token, biz_type, remark, create_time, update_time)
VALUES
(1, ‘0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c’, ‘test’, ‘1’, ‘2017-12-14 16:36:46’, ‘2017-12-14 16:36:48’);

INSERT INTO tiny_id_token (id, token, biz_type, remark, create_time, update_time)
VALUES
(2, ‘0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c’, ‘test_odd’, ‘1’, ‘2017-12-14 16:36:46’, ‘2017-12-14 16:36:48’);
复制代码（3）配置数据库：
datasource.tinyid.names=primary
datasource.tinyid.primary.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
datasource.tinyid.primary.url=jdbc:mysql://ip:port/databaseName?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
datasource.tinyid.primary.username=root
datasource.tinyid.primary.password=123456
复制代码（4）启动tinyid-server后测试
获取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c’
返回结果: 3

批量获取分布式自增ID:
http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c&batchSize=10’
返回结果: 4,5,6,7,8,9,10,11,12,13
复制代码Java客户端方式接入
重复Http方式的（2）（3）操作
引入依赖

com.xiaoju.uemc.tinyid
tinyid-client
${tinyid.version}

复制代码配置文件
tinyid.server =localhost:9999
tinyid.token =0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c
复制代码test 、tinyid.token是在数据库表中预先插入的数据，test 是具体业务类型，tinyid.token表示可访问的业务类型
// 获取单个分布式自增ID
Long id = TinyId . nextId( " test " );

// 按需批量分布式自增ID
List< Long > ids = TinyId . nextId( " test " , 10 );