分布式 ID 介绍 & 实现方案总结
分布式 ID 介绍
什么是 ID？
日常开发中，我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示，比如用户 ID 对应且仅对应一个人，商品 ID 对应且仅对应一件商品，订单 ID 对应且仅对应一个订单。
我们现实生活中也有各种 ID，比如身份证 ID 对应且仅对应一个人、地址 ID 对应且仅对应
简单来说，ID 就是数据的唯一标识。
什么是分布式 ID？
分布式 ID 是分布式系统下的 ID。分布式 ID 不存在与现实生活中，属于计算机系统中的一个概念。
我简单举一个分库分表的例子。
我司的一个项目，使用的是单机 MySQL 。但是，没想到的是，项目上线一个月之后，随着使用人数越来越多，整个系统的数据量将越来越大。单机 MySQL 已经没办法支撑了，需要进行分库分表（推荐 Sharding-JDBC）。
在分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？
这个时候就需要生成分布式 ID 了。
分布式 ID 需要满足哪些要求?
分布式 ID 作为分布式系统中必不可少的一环，很多地方都要用到分布式 ID。
一个最基本的分布式 ID 需要满足下面这些要求：
全局唯一：ID 的全局唯一性肯定是首先要满足的！
高性能：分布式 ID 的生成速度要快，对本地资源消耗要小。
高可用：生成分布式 ID 的服务要保证可用性无限接近于 100%。
方便易用：拿来即用，使用方便，快速接入！
除了这些之外，一个比较好的分布式 ID 还应保证：
安全：ID 中不包含敏感信息。
有序递增：如果要把 ID 存放在数据库的话，ID 的有序性可以提升数据库写入速度。并且，很多时候 ，我们还很有可能会直接通过 ID 来进行排序。
有具体的业务含义：生成的 ID 如果能有具体的业务含义，可以让定位问题以及开发更透明化（通过 ID 就能确定是哪个业务）。
独立部署：也就是分布式系统单独有一个发号器服务，专门用来生成分布式 ID。这样就生成 ID 的服务可以和业务相关的服务解耦。不过，这样同样带来了网络调用消耗增加的问题。总的来说，如果需要用到分布式 ID 的场景比较多的话，独立部署的发号器服务还是很有必要的。
分布式 ID 常见解决方案
数据库
数据库主键自增
这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
以 MySQL 举例，我们通过下面的方式即可。
1.创建一个数据库表。
stub 字段无意义，只是为了占位，便于我们插入或者修改数据。并且，给 stub 字段创建了唯一索引，保证其唯一性。
2.通过 replace into 来插入数据。
插入数据这里，我们没有使用 insert into 而是使用 replace into 来插入数据，具体步骤是这样的：
第一步：尝试把数据插入到表中。
第二步：如果主键或唯一索引字段出现重复数据错误而插入失败时，先从表中删除含有重复关键字值的冲突行，然后再次尝试把数据插入到表中。
这种方式的优缺点也比较明显：
优点：实现起来比较简单、ID 有序递增、存储消耗空间小
缺点：支持的并发量不大、存在数据库单点问题（可以使用数据库集群解决，不过增加了复杂度）、ID 没有具体业务含义、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！ ）、每次获取 ID 都要访问一次数据库（增加了对数据库的压力，获取速度也慢）
数据库号段模式
数据库主键自增这种模式，每次获取 ID 都要访问一次数据库，ID 需求比较大的时候，肯定是不行的。
如果我们可以批量获取，然后存在在内存里面，需要用到的时候，直接从内存里面拿就舒服了！这也就是我们说的 基于数据库的号段模式来生成分布式 ID。
数据库的号段模式也是目前比较主流的一种分布式 ID 生成方式。像滴滴开源的Tinyid 就是基于这种方式来做的。不过，TinyId 使用了双号段缓存、增加多 db 支持等方式来进一步优化。
以 MySQL 举例，我们通过下面的方式即可。
1. 创建一个数据库表。
current_max_id 字段和step字段主要用于获取批量 ID，获取的批量 id 为：current_max_id ~ current_max_id+step。
version 字段主要用于解决并发问题（乐观锁）,biz_type 主要用于表示业务类型。
2. 先插入一行数据。
3. 通过 SELECT 获取指定业务下的批量唯一 ID
结果：
4. 不够用的话，更新之后重新 SELECT 即可。
结果：
相比于数据库主键自增的方式，数据库的号段模式对于数据库的访问次数更少，数据库压力更小。
另外，为了避免单点问题，你可以从使用主从模式来提高可用性。
数据库号段模式的优缺点:
优点：ID 有序递增、存储消耗空间小
缺点：存在数据库单点问题（可以使用数据库集群解决，不过增加了复杂度）、ID 没有具体业务含义、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！ ）
NoSQL
一般情况下，NoSQL 方案使用 Redis 多一些。我们通过 Redis 的 incr 命令即可实现对 id 原子顺序递增。
为了提高可用性和并发，我们可以使用 Redis Cluster。Redis Cluster 是 Redis 官方提供的 Redis 集群解决方案（3.0+版本）。
除了 Redis Cluster 之外，你也可以使用开源的 Redis 集群方案Codis （大规模集群比如上百个节点的时候比较推荐）。
除了高可用和并发之外，我们知道 Redis 基于内存，我们需要持久化数据，避免重启机器或者机器故障后数据丢失。Redis 支持两种不同的持久化方式：快照（snapshotting，RDB）、只追加文件（append-only file, AOF）。 并且，Redis 4.0 开始支持 RDB 和 AOF 的混合持久化（默认关闭，可以通过配置项 aof-use-rdb-preamble 开启）。
关于 Redis 持久化，我这里就不过多介绍。不了解这部分内容的小伙伴，可以看看 Redis 持久化机制详解这篇文章。
Redis 方案的优缺点：
优点：性能不错并且生成的 ID 是有序递增的
缺点：和数据库主键自增方案的缺点类似
除了 Redis 之外，MongoDB ObjectId 经常也会被拿来当做分布式 ID 的解决方案。
MongoDB ObjectId 一共需要 12 个字节存储：
0~3：时间戳
3~6：代表机器 ID
7~8：机器进程 ID
9~11：自增值
MongoDB 方案的优缺点：
优点：性能不错并且生成的 ID 是有序递增的
缺点：需要解决重复 ID 问题（当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）、有安全性问题（ID 生成有规律性）
算法
UUID
UUID 是 Universally Unique Identifier（通用唯一标识符） 的缩写。UUID 包含 32 个 16 进制数字（8-4-4-4-12）。
JDK 就提供了现成的生成 UUID 的方法，一行代码就行了。
RFC 4122 中关于 UUID 的示例是这样的：
我们这里重点关注一下这个 Version(版本)，不同的版本对应的 UUID 的生成规则是不同的。
5 种不同的 Version(版本)值分别对应的含义（参考维基百科对于 UUID 的介绍）：
版本 1 : UUID 是根据时间和节点 ID（通常是 MAC 地址）生成；
版本 2 : UUID 是根据标识符（通常是组或用户 ID）、时间和节点 ID 生成；
版本 3、版本 5 : 版本 5 - 确定性 UUID 通过散列（hashing）名字空间（namespace）标识符和名称生成；
下面是 Version 1 版本下生成的 UUID 的示例：
JDK 中通过 UUID 的 randomUUID() 方法生成的 UUID 的版本默认为 4。
另外，Variant(变体)也有 4 种不同的值，这种值分别对应不同的含义。这里就不介绍了，貌似平时也不怎么需要关注。
需要用到的时候，去看看维基百科对于 UUID 的 Variant(变体) 相关的介绍即可。
从上面的介绍中可以看出，UUID 可以保证唯一性，因为其生成规则包括 MAC 地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，计算机基于这些规则生成的 UUID 是肯定不会重复的。
虽然，UUID 可以做到全局唯一性，但是，我们一般很少会使用它。
比如使用 UUID 作为 MySQL 数据库主键的时候就非常不合适：
数据库主键要尽量越短越好，而 UUID 的消耗的存储空间比较大（32 个字符串，128 位）。
UUID 是无顺序的，InnoDB 引擎下，数据库主键的无序性会严重影响数据库性能。
最后，我们再简单分析一下 UUID 的优缺点 （面试的时候可能会被问到的哦！） :
优点：生成速度比较快、简单易用
缺点：存储消耗空间大（32 个字符串，128 位）、 不安全（基于 MAC 地址生成 UUID 的算法会造成 MAC 地址泄露)、无序（非自增）、没有具体业务含义、需要解决重复 ID 问题（当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）
Snowflake(雪花算法)
Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。Snowflake 由 64 bit 的二进制数字组成，这 64bit 的二进制被分成了几部分，每一部分存储的数据都有特定的含义：
sign(1bit):符号位（标识正负），始终为 0，代表生成的 ID 为正数。
timestamp (41 bits):一共 41 位，用来表示时间戳，单位是毫秒，可以支撑 2 ^41 毫秒（约 69 年）
datacenter id + worker id (10 bits):一般来说，前 5 位表示机房 ID，后 5 位表示机器 ID（实际项目中可以根据实际情况调整）。这样就可以区分不同集群/机房的节点。
sequence (12 bits):一共 12 位，用来表示序列号。 序列号为自增值，代表单台机器每毫秒能够产生的最大 ID 数(2^12 = 4096),也就是说单台机器每毫秒最多可以生成 4096 个 唯一 ID。
在实际项目中，我们一般也会对 Snowflake 算法进行改造，最常见的就是在 Snowflake 算法生成的 ID 中加入业务类型信息。
我们再来看看 Snowflake 算法的优缺点：
优点：生成速度比较快、生成的 ID 有序递增、比较灵活（可以对 Snowflake 算法进行简单的改造比如加入业务 ID）
缺点：需要解决重复 ID 问题（ID 生成依赖时间，在获取时间的时候，可能会出现时间回拨的问题，也就是服务器上的时间突然倒退到之前的时间，进而导致会产生重复 ID）、依赖机器 ID 对分布式环境不友好（当需要自动启停或增减机器时，固定的机器 ID 可能不够灵活）。
如果你想要使用 Snowflake 算法的话，一般不需要你自己再造轮子。有很多基于 Snowflake 算法的开源实现比如美团 的 Leaf、百度的 UidGenerator（后面会提到），并且这些开源实现对原有的 Snowflake 算法进行了优化，性能更优秀，还解决了 Snowflake 算法的时间回拨问题和依赖机器 ID 的问题。
并且，Seata 还提出了“改良版雪花算法”，针对原版雪花算法进行了一定的优化改良，解决了时间回拨问题，大幅提高的 QPS。具体介绍和改进原理，可以参考下面这两篇文章：
开源框架
UidGenerator(百度)
UidGenerator 是百度开源的一款基于 Snowflake(雪花算法)的唯一 ID 生成器。
不过，UidGenerator 对 Snowflake(雪花算法)进行了改进，生成的唯一 ID 组成如下：
sign(1bit):符号位（标识正负），始终为 0，代表生成的 ID 为正数。
delta seconds (28 bits):当前时间，相对于时间基点"2016-05-20"的增量值，单位：秒，最多可支持约 8.7 年
worker id (22 bits):机器 id，最多可支持约 420w 次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配，默认分配策略为用后即弃，后续可提供复用策略。
sequence (13 bits):每秒下的并发序列，13 bits 可支持每秒 8192 个并发。
可以看出，和原始 Snowflake(雪花算法)生成的唯一 ID 的组成不太一样。并且，上面这些参数我们都可以自定义。
UidGenerator 官方文档中的介绍如下：
自 18 年后，UidGenerator 就基本没有再维护了，我这里也不过多介绍。想要进一步了解的朋友，可以看看 UidGenerator 的官方介绍。
Leaf(美团)
Leaf 是美团开源的一个分布式 ID 解决方案 。这个项目的名字 Leaf（树叶） 起源于德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话：“There are no two identical leaves in the world”（世界上没有两片相同的树叶） 。这名字起得真心挺不错的，有点文艺青年那味了！
Leaf 提供了 号段模式 和 Snowflake(雪花算法) 这两种模式来生成分布式 ID。并且，它支持双号段，还解决了雪花 ID 系统时钟回拨问题。不过，时钟问题的解决需要弱依赖于 Zookeeper（使用 Zookeeper 作为注册中心，通过在特定路径下读取和创建子节点来管理 workId） 。
Leaf 的诞生主要是为了解决美团各个业务线生成分布式 ID 的方法多种多样以及不可靠的问题。
Leaf 对原有的号段模式进行改进，比如它这里增加了双号段避免获取 DB 在获取号段的时候阻塞请求获取 ID 的线程。简单来说，就是我一个号段还没用完之前，我自己就主动提前去获取下一个号段（图片来自于美团官方文章：《Leaf——美团点评分布式 ID 生成系统》）。
根据项目 README 介绍，在 4C8G VM 基础上，通过公司 RPC 方式调用，QPS 压测结果近 5w/s，TP999 1ms。
Tinyid(滴滴)
Tinyid 是滴滴开源的一款基于数据库号段模式的唯一 ID 生成器。
数据库号段模式的原理我们在上面已经介绍过了。Tinyid 有哪些亮点呢？
为了搞清楚这个问题，我们先来看看基于数据库号段模式的简单架构方案。（图片来自于 Tinyid 的官方 wiki:《Tinyid 原理介绍》）
在这种架构模式下，我们通过 HTTP 请求向发号器服务申请唯一 ID。负载均衡 router 会把我们的请求送往其中的一台 tinyid-server。
这种方案有什么问题呢？在我看来（Tinyid 官方 wiki 也有介绍到），主要由下面这 2 个问题：
获取新号段的情况下，程序获取唯一 ID 的速度比较慢。
需要保证 DB 高可用，这个是比较麻烦且耗费资源的。
除此之外，HTTP 调用也存在网络开销。
Tinyid 的原理比较简单，其架构如下图所示：
相比于基于数据库号段模式的简单架构方案，Tinyid 方案主要做了下面这些优化：
双号段缓存：为了避免在获取新号段的情况下，程序获取唯一 ID 的速度比较慢。 Tinyid 中的号段在用到一定程度的时候，就会去异步加载下一个号段，保证内存中始终有可用号段。
增加多 db 支持：支持多个 DB，并且，每个 DB 都能生成唯一 ID，提高了可用性。
增加 tinyid-client：纯本地操作，无 HTTP 请求消耗，性能和可用性都有很大提升。
Tinyid 的优缺点这里就不分析了，结合数据库号段模式的优缺点和 Tinyid 的原理就能知道。
IdGenerator(个人)
和 UidGenerator、Leaf 一样，IdGenerator 也是一款基于 Snowflake(雪花算法)的唯一 ID 生成器。
IdGenerator 有如下特点：
生成的唯一 ID 更短；
兼容所有雪花算法（号段模式或经典模式，大厂或小厂）；
原生支持 C#/Java/Go/C/Rust/Python/Node.js/PHP(C 扩展)/SQL/ 等语言，并提供多线程安全调用动态库（FFI）；
解决了时间回拨问题，支持手工插入新 ID（当业务需要在历史时间生成新 ID 时，用本算法的预留位能生成 5000 个每秒）；
不依赖外部存储系统;
默认配置下，ID 可用 71000 年不重复。
IdGenerator 生成的唯一 ID 组成如下：
timestamp (位数不固定):时间差，是生成 ID 时的系统时间减去 BaseTime(基础时间，也称基点时间、原点时间、纪元时间，默认值为 2020 年) 的总时间差（毫秒单位）。初始为 5bits，随着运行时间而增加。如果觉得默认值太老，你可以重新设置，不过要注意，这个值以后最好不变。
worker id (默认 6 bits):机器 id，机器码，最重要参数，是区分不同机器或不同应用的唯一 ID，最大值由
WorkerIdBitLength（默认 6）限定。如果一台服务器部署多个独立服务，需要为每个服务指定不同的 WorkerId。sequence (默认 6 bits):序列数，是每毫秒下的序列数，由参数中的
SeqBitLength（默认 6）限定。增加SeqBitLength会让性能更高，但生成的 ID 也会更长。
Java 语言使用示例：https://github.com/yitter/idgenerator/tree/master/Java。
总结
通过这篇文章，我基本上已经把最常见的分布式 ID 生成方案都总结了一波。
除了上面介绍的方式之外，像 ZooKeeper 这类中间件也可以帮助我们生成唯一 ID。没有银弹，一定要结合实际项目来选择最适合自己的方案。
不过，本文主要介绍的是分布式 ID 的理论知识。在实际的面试中，面试官可能会结合具体的业务场景来考察你对分布式 ID 的设计，你可以参考这篇文章：分布式 ID 设计指南（对于实际工作中分布式 ID 的设计也非常有帮助）。
文章转载自：JavaGuide
原文链接：https://www.cnblogs.com/javaguide/p/17994011/distributed-id
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