1.为什么需要分布式全局唯一ID
2.ID生成规则部分硬性要求
3.ID生成规则的可用性要求
4.现有的ID生成策略
5.雪花算法ID生成策略
1.为什么需要分布式全局唯一ID
在复杂的分布式高并发系统中，往往在一秒之内就会产生海量的数据，而且我们要对这些数据进行唯一性的标识，且还要保证有序性，在我们以往的开发使用中，UUID以及自增ID这种生成策略，可能无法满足一瞬间生成数据的唯一性和有序性，此时一个能够生成全局唯一的ID生成规则是十分重要的。
2.ID生成规则部分硬性要求
2.1）全局唯一
不出现重复的ID号，这是对ID最基本的要求。
2.2）趋势递增
在mysql的InnoDB引擎中使用的是聚簇索引，使用BTree结构来保存数据，用递增的ID可以让BTree不会产生巨大的变动来保证写入性能。
当B+Tree插入的主键值为自增的时候：
当B+Tree插入的主键值为随机值uuid的时候：
2.1）单调递增
保证下一个ID的值一定要大于上一个ID的值，来符合排序等要求
2.3）信息安全
如果ID是自增ID或者某种规则的连续性ID，恶意的扒取工作就比较容易进行（比如退款接口，随便输入订单的自增ID。或者领取红包的接口，随便输入红包的自增ID，以及观察一天ID的增量来判断系统一天的订单量。）所以在一些应用场景下，需要ID不规则，让这些恶意的扒取工作不好进行。
2.4）含时间戳
这样就能在开发中通过id来了解这条数据的生成时间
3.ID生成规则的可用性要求
3.1）高可用
发送一个获取分布式ID的请求，服务器就要99.99999%的情况下给我们创建一个分布式唯一ID。
3.2）低延时
发送一个获取分布式ID的请求，服务器要响应迅速。
3.3）高qps
假如一秒钟有十万个请求同时发送给服务器，服务器也要同时创建十万个不同的分布式唯一递增有序ID。
4.现有的ID生成策略
4.1）Uuid
优点：
可以保证唯一性
缺点：
4.1.1）无序，不能生成递增的有序数字。
4.1.2）主键过长，不符合主键越短越好的规则，在where id = ''时候会产生比较开销。
4.1.3）索引B+Tree的分裂（上面已经介绍过）。
4.2）自增id
优点：保证单调递增性，有序性。
缺点：
4.2.1）ID很容易被人猜出来，不安全
4.2.2）单机模式无法承载高并发量，无法一秒钟生成几十万个不同的ID，不符合高qps规则。
4.2.3）集群模式，假设第一台数据库id是奇数，第二台id是偶数，这种配置规则非常繁琐，而且如果要扩展到一百多台mysql，不易于扩展。
4.3）基于redis的全局ID策略
优点：因为redis底层天然地保证了原子性，所以可以使用incr来操作，而且单机redis的qps就比较高，可以一定程度保证高qps。
缺点：在集群模式下，redis和mysql一样，都需要设置不同的增长步长，这种配置方式极为繁琐，而且不易于扩展。
5.雪花算法ID生成策略
了解了上面这么多生成策略之后，我们发现上述生成ID规则均不符合生成规则，这个时候，雪花算法出现了！
Twitter的分布式雪花算法snowflake，经测试snowflake每秒能够生成26万个自增可排序的id
5.1）雪花算法的数据结构
我们先来看一下雪花算法的数据结构图：
雪花算法由一个64bit的long类型构成，它将一个long类型拆分成了四个号段，来分别表示不同的值，来保证全局唯一和有序性。
5.2）雪花算法的号段解析
1bit 符号位：
不用，二进制中的最高位是符号位，1表示负数，0表示正数
生成的id一般都是正数，所以最高符号位为0.
41bit 时间戳位：
用来记录时间，毫秒数。
41位可以用来表示2^(41)-1个数字，如果只用来表示正数，那么这个值的范围就是0~2^(41)-1，减1是因为数字是从0开始算的，而不是1.
2^(41)-1转化成单位年则是(2^(41)-1)/(1000606024365) = 69年
10bit 工作进程位：
可以用来表示工作机器id，可以部署在2^(10)=1024个节点，也可以用5位workId（工作机器ID）和5位datacenterId（工作线程Id），也可以多用几位来表示工作机器ID，位数不固定。
12bit序列号位：
12位，可表示的最大正整数是 2^12 -1 = 4095，来表示同一机器一时间戳（毫秒）内产生的4095个ID序号。
5.3）雪花算法的优缺点
优点：
毫秒数在高位，整个ID都是趋势递增的。
不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性高，符合高qps，高可用。
根据自身业务分配bit位，非常灵活
缺点：
依赖机器时钟，如果机器时钟重置，会导致重复ID生成。
在单机上递增，但是由于是分布式环境，每台机器上的时钟不同步，有时候会出现不递增的情况。（不过大致是递增的，而且完全能保证趋势递增。）
5.4）雪花算法的代码实现
我们可以使用糊涂工具生成：
cn.hutool
hutool-captcha
${hutool.version}
ID 生成器:
package com.example.demo.meeting.util;
import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import org.apache.commons.lang3.SystemUtils;
import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.net.Inet4Address;
import java.net.UnknownHostException;
/**
* @author sulingfeng
* @title: IdGenerator
*/
@Component
public class IdGenerator {
public static Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(getWorkId(), getDataCenterId());
/**
* workId使用IP生成
* @return workId
*/
private static Long getWorkId() {
try {
String hostAddress = Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress();
int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostAddress);
int sums = 0;
for (int b : ints) {
sums = sums + b;
}
//我们可以根据需要自行控制长短
return (long) (sums % 32);
}
catch (UnknownHostException e) {
// 失败就随机
return RandomUtils.nextLong(0, 31);
}
}
/**
* dataCenterId使用hostName生成
* @return dataCenterId
*/
private static Long getDataCenterId() {
try {
String hostName = SystemUtils.getHostName();
int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostName);
int sums = 0;
for (int i: ints) {
sums = sums + i;
}
return (long) (sums % 32);
}
catch (Exception e) {
// 失败就随机
return RandomUtils.nextLong(0, 31);
}
}
public synchronized long snowflakeId() {
return snowflake.nextId();
}
}