分析&回答
1. 数据库自增长序列或字段
最常见的方式。
- 如果有多个Master库,则每个Master库设置的起始数字不一样,步长一样,可以是Master的个数。比如:Master1 生成的是 1,4,7,10,Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。这样就可以有效生成集群中的唯一ID,也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。
- 可以每次获取多个 ID 减少数据库的访问。
2. UUID
常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成,一般来说全球唯一。
3. Redis生成ID
当使用数据库来生成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。
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。
4. 利用zookeeper生成唯一ID
zookeeper主要通过其znode数据版本来生成序列号,可以生成32位和64位的数据版本号,客户端可以使用这个版本号来作为唯一的序列号。
很少会使用zookeeper来生成唯一ID。主要是由于需要依赖zookeeper,并且是多步调用API,如果在竞争较大的情况下,需要考虑使用分布式锁。因此,性能在高并发的分布式环境下,也不甚理想。
5. 系统当前时间 + 业务字段
单一获取当前时间在并发很高的时候,比如一秒并发几千,会有重复的情况,这个是肯定不合适的。基本就不用考虑了。但是业务字段值跟当前时间拼接起来,组成一个全局唯一的编号还是可以的。
6. snowflake 算法
snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法,采用 Scala 语言实现,是把一个 64 位的 long 型的 id,1 个 bit 是不用的 + 用其中的 41 bit 作为毫秒数 + 用 10 bit 作为工作机器 id + 12 bit 作为序列号。
- 1 bit:不用,为啥呢?因为二进制里第一个 bit 为如果是 1,那么都是负数,但是我们生成的 id 都是正数,所以第一个 bit 统一都是 0。
- 41 bit:表示的是时间戳,单位是毫秒。41 bit 可以表示的数字多达 241 - 1,也就是可以标识 241 - 1 个毫秒值,换算成年就是表示69年的时间。
- 10 bit:记录工作机器 id,代表的是这个服务最多可以部署在 210台机器上哪,也就是1024台机器。但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id,5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 25个机房(32个机房),每个机房里可以代表 2^5 个机器(32台机器)。
- 12 bit:这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id,12 bit 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096,也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
大概这个意思吧,就是说 41 bit 是当前毫秒单位的一个时间戳,就这意思;然后 5 bit 是你传递进来的一个机房 id(但是最大只能是 32 以内),另外 5 bit 是你传递进来的机器 id(但是最大只能是 32 以内),剩下的那个 12 bit序列号,就是如果跟你上次生成 id 的时间还在一个毫秒内,那么会把顺序给你累加,最多在 4096 个序号以内。
这个 snowflake 算法相对来说还是比较靠谱的,所以你要真是搞分布式 id 生成,如果是高并发啥的,那么用这个应该性能比较好,一般每秒几万并发的场景,也足够你用了。
反思&扩展
如何解决分库分表主键问题,也是通过上面的方案来实现的。
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