常见分布式系统 ID调研(2)

优点：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低

（2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限

缺点：

（1）无法保证趋势递增

（2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）

【常见方法四：取当前毫秒数】

uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？

取当前毫秒数是一种常见方案：uint64 ID = GenTimeMS();

优点：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低

（2）生成的ID趋势递增

（3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高

缺点：

（1）如果并发量超过1000，会生成重复的ID

我去，这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。当然，使用微秒可以降低冲突概率，但每秒最多只能生成1000000个ID，再多的话就一定会冲突了，所以使用微秒并不从根本上解决问题。

【常见方法五：类snowflake算法】【可以SDK实现】

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。

借鉴snowflake的思想，结合各公司的业务逻辑和并发量，可以实现自己的分布式ID生成算法。

举例，假设某公司ID服务的需求如下：

（1）单机高峰并发量小于1W，预计未来5年单机高峰并发量小于10W

（2）有2个机房，预计未来5年机房数量小于4个

（3）每个机房机器数小于100台

（4）目前有5个业务线有ID生成需求，预计未来业务线数量小于10个

（5）…

分析过程如下：

（1）高位取从2016年1月1日到现在的毫秒数（假设系统ID服务在这个时间之后上线），假设系统至少运行10年，那至少需要10年*365天*24小时*3600秒*1000毫秒=320*10^9，差不多预留39bit给毫秒数

（2）每秒的单机高峰并发量小于10W，即平均每毫秒的单机高峰并发量小于100，差不多预留7bit给每毫秒内序列号

（3）5年内机房数小于4个，预留2bit给机房标识

（4）每个机房小于100台机器，预留7bit给每个机房内的服务器标识

（5）业务线小于10个，预留4bit给业务线标识

这样设计的64bit标识，可以保证：

（1）每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的

（2）同一个机器，每个毫秒内生成的ID都是不同的

（3）同一个机器，同一个毫秒内，以序列号区区分保证生成的ID是不同的

（4）将毫秒数放在最高位，保证生成的ID是趋势递增的

缺点：

（1）由于“没有一个全局时钟”，每台服务器分配的ID是绝对递增的，但从全局看，生成的ID只是趋势递增的（有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚）

【常见方法六：Redis生成ID】【可以服务及SDK实现】

当使用来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。

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：

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-86180-2.html