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1、概述
分布式系统中生成唯一 ID 是一个常见需求，需要满足全局唯一、趋势递增、高性能、高可用等特性。以下是几种主流的分布式ID实现方案：
- 业务字段组合唯一键
- UUID
- 数据库自增序列
- 号段模式
- 雪花（snowflake）算法
技术选型：
- 简单场景：UUID 或数据库自增序列
- 中等规模：号段模式
- 大规模分布式：Snowflake或其改进版本
- 强顺序要求：Snowflake或数据库自增序列
2、分布式ID实现方案
2.1 业务字段组合唯一键
实现：使用业务字段（如用户ID、时间戳等）组合作为唯一标识，例如
yyMMddHHmm[10] + uid后四位[4] + server Id[2] + 随机数[4]优点：无需额外组件
缺点：依赖业务规则，可能不够通用
2.2 UUID
实现：UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一标识符）是一种用于唯一标识信息的标准化格式，通常由 32个十六进制数字 组成，以连字符分隔为五组，形式为：
8-4-4-4-12（例如：
550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000）。Java 内置了 UUID 的生成工具。优点：简单易实现，全局唯一
缺点：无序导致索引效率低，存储空间大(128位)
适用场景：对性能要求不高的小型系统
2.3 数据库自增序列
实现：单独部署一个 MySQL 数据库实例专门用于生成 ID，创建一张用于生成 ID 的数据表，把 id 字段设置为自增列（
AUTO_INCREMENT）。MySQL可以设置
auto_increment_offset 和auto_increment_increment 参数分别控制自增 id 的起始值和偏移量。例如auto_increment_increment=2,auto_increment_offset=1→ 生成ID: 1, 3, 5, 7...
auto_increment_increment=2,auto_increment_offset=2→ 生成ID: 2, 4, 6, 8...
每次业务使用下列 SQL 读写 MySQL 得到 ID 号。
流程如下所示
优点：简单易实现
缺点：
- 强依赖 Mysql，当 MySQL 异常时整个系统不可用。
- 受 MySQL 的读写性能限制，容易出现性能瓶颈。
2.4 号段模式
号段模式是数据库自增方案的优化。
实现：预先从数据库获取一批 ID 号段，缓存在本地内存中，当应用需要 ID 时直接从内存中获取，当号段使用完毕后再向数据库申请新的号段。通常需要设计一个专门的表来管理号段：
实现步骤：
- 应用启动时或当前号段用完时，向数据库申请新号段
- 数据库通过原子操作更新 max_id 并返回新号段范围
- 应用将号段范围缓存在内存中
- 应用从内存中顺序分配 ID
优点
- 高性能：ID生成在内存中完成，性能极高
- 可扩展：通过增加step可以调整号段大小，适应不同吞吐量需求
- 简单可靠：实现简单，依赖少，稳定性高
- 趋势递增：生成的ID是趋势递增的，适合数据库索引
缺点：
- ID不连续：号段之间不连续，但趋势递增
- 重启可能浪费：应用重启可能导致号段中的ID未被使用而浪费
- 数据库依赖：仍然依赖数据库，但访问频率很低
优化方案
- 双 Buffer 优化：预加载下一个号段，实现无缝切换（美团 Leaf 的实现方案）
- 动态调整 step：根据使用情况动态调整号段大小
- 多实例隔离：不同业务使用不同 biz_tag 隔离
- 监控告警：监控号段使用情况，提前预警
2.5 雪花（snowflake）算法
参考 雪花算法介绍和实现
3、分布式ID开源框架
业界常用的开源框架有：
- 美团 Leaf：提供号段模式和snowflake算法两种实现。
- 滴滴 Tinyid：基于美团 Leaf-segment 算法的扩展。
- 百度 uid-generator：基于 snowflake 算法的扩展。
以美团 Leaf 为例。分为 Leaf-segment 和 Leaf-snowflake 模式。
- Leaf-segment：对号段模式方案的优化
- segment 分段取 id，减少 mysql 的 IO 次数
- 双 buffer：号码消耗到一定程度（10%）就开启异步线程去取新的 id
- Leaf-snowflake：对 snowflake 算法的优化，依赖 zk 生成 workerID
优点：
- 高可用
- 解决了时钟回拨的问题
缺点：
- 依赖 zookeeper
- Author:mcbilla
- URL:http://mcbilla.com/article/22f85c7d-7c1d-80b3-a25c-c1a5779c976c
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