分布式id的概述与实现

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前言

随着业务的增长，数据表可能要占用很大的物理存储空间，为了解决该问题，后期使用数据库分片技术。将一个数据库进行拆分，通过数据库中间件连接。如果数据库中该表选用ID自增策略，则可能产生重复的ID，此时应该使用分布式ID生成策略来生成ID。

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提示：以下是本篇文章正文内容

一、分布式id技术选型

• redis,优势是（INCR）生成一个全局连续递增的数字类型主键，劣势是增加了一个外部组件的依赖，redis不可用，则整个数据库将无法插入
• UUID，优势是全局唯一，mysql也有UUID实现，劣势是36个字符组成，占用空间大
• snowflake(雪花)算法，优势是全局唯一，数字类型，存储成本低，机器规模大于1024台无法支持。

二、雪花算法

• snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。
  

三、在项目中集成雪花算法

mybatis-plus已经集成了雪花算法，完成以下两步即可在项目中集成雪花算法：

• 在实体类中的id上加入如下配置，指定类型为id_worker

@TableId(value = "id",type = IdType.ID_WORKER)
private Long id;

• 在application.yml文件中配置数据中心id和机器id

mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.model.pojos
  global-config:
    datacenter-id: 1
    workerId: 1