温故知新-分布式-分布式Id生成算法&踩过的坑

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分布式id特点

• 唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。
• 有序递增性：确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。
• 高可用性：确保任何时候都能正确的生成ID。
• 带时间：ID里面包含时间。

常见的分布式id算法比较

UUID

算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。

• 优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险

• 缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低

数据库自增ID

使用数据库的id自增策略，如 MySQL 的 auto_increment。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。

• 优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单
• 缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，有性能瓶颈

批量生成ID

一次按需批量生成多个ID，每次生成都需要访问数据库，将数据库修改为最大的ID值，并在内存中记录当前值及最大值。

• 优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高性能
• 缺点：属于本地生成策略，存在单点故障，服务重启造成ID不连续

Redis生成ID

Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。

• 优点：不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库；数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
• 缺点：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度；需要编码和配置的工作量比较大。

考虑到单节点的性能瓶颈，可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3, 4, 5，然后步长都是 5。各个 Redis 生成的 ID 为：

A：1, 6, 11, 16, 21
B：2, 7, 12, 17, 22
C：3, 8, 13, 18, 23
D：4, 9, 14, 19, 24
E：5, 10, 15, 20, 25

随便负载到哪个机确定好，未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。

另外，比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ，使用 INCR 进行累加。

Twitter的snowflake算法

Twitter 利用 zookeeper 实现了一个全局ID生成的服务 Snowflake：