分布式ID生成方案小结

Tecode 发布于2022-06-28 18:59 / 2093人阅读

摘要：几乎所有的系统都存在生成唯一的需求，如用户账单等，由于系统通常是分布式架构，因而需要有合适的分布式生成方案。优势和数据库自增方案类似缺点同样仍然有性能上限，依赖数据库的可用性。使用时，可以使用具体的场景选择合适的方案。

几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求，如用户ID、账单ID等，由于系统通常是分布式架构，因而需要有合适的分布式ID生成方案。

常见的分布式唯一ID方法有（欢迎补充）：

时间戳
数据库自增ID
UUID
放号系统
类snowflake

一、时间戳
原理：使用直接使用时间戳毫秒值或微秒值作为ID

缺点：每个时间单位只能生成一个ID，在分布式架构中不好保证唯一性。

适用场景：一般很少适用这种方案

二、数据库自增ID
原理：基于MySQL等数据库的auto_inscrement功能

优势：实现简单（数据库自带功能），生成的ID单调递增，保证全局唯一；ID长度灵活

缺点：存储性能上限（MySQL性能），对数据库重度依赖，一旦数据库宕机则无法生产继续生成ID。

三、UUID
原理：多个版本，大致原理是时间戳+机器ID+CPU时钟+随机数。通过CPU时钟保证本地唯一，通过机器ID+CPU时钟保证全局唯一

优势：全局唯一，本地生成，没有性能上限

缺点：生成ID过长（32位16进制字符），不是单调递增

四、放号系统
原理：通常是基于数据库自增ID的方案改造，只是每次批量获取一个号段，提升了性能。

优势：和”数据库自增ID“方案类似

缺点：同样仍然有性能上限，依赖数据库的可用性。数据库主备切换时可能发生ID冲突。存储耗时尖刺（更新DB时延时高）。因为号段通常是定长，拓展性差，对流量波动大的场景不太适用。

参考： https://tech.meituan.com/2019/03/07/open-source-project-leaf.html

升级
放号系统可以升级多个变种，比如采用多个数据库（通过数据库实例ID+数据库自增ID），在ID消耗完之前（比如消耗了50%）就预申请号段等方案。

五、类snowflake算法方案
原理：时间戳+机器ID+序列号

优势： uint64型，全局唯一，单调递增，本地生成性能高，每秒能生成的ID较多。

缺点：需要解决三大问题（增加了复杂度）

三大问题
时间回拨
时间回拨问题的几种解决方案：

直接抛异常（体验不太好）
采用历史时间（需要维护历史时间，重启时异常？）
多时间线（如果多次回拨仍然不能继续放号）

机器ID的分配和回收
机器ID的分配：

手动配置
取IP地址的hash值（比较适用于IP地址hash值不冲突的场景）
引入其他系统维护机器ID

机器ID的上限
snowflake算法使用10bit存储机器，所以机器ID的上线是2^10=1024；不过这一般也能满足业务需要了（只要做好分配和回收）

六、小结
实际业务中，<放号系统>和<类snowflake>两种方案适用的场景较广。使用时，可以使用具体的场景选择合适的方案。同时，可以结合需要进行优化。

比如：用户ID可以使用<放号系统>生成，订单号等可以使用类snowflake方案来生成。

使用类snowflake方案时，使用哪种方式分配机器ID也可以根据具体的场景选择。比如机器较少，各个进程配置方便手动配置时，可以采用手动配置的方式；如果实在集群中，Pods节点的最后8bit肯定不同，Pods自动扩缩容的场景，可以采用IP地址Hash值的方式来生成机器ID。

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