分布式唯一ID生成方案
分布式唯一ID生成的四种方案
在应用程序中,经常需要全局唯一的ID作为数据库主键。如何生成全局唯一ID?
首先,需要确定全局唯一ID是整型还是字符串?如果是字符串,那么现有的UUID就完全满足需求,不需要额外的工作。缺点是字符串作为ID占用空间大,索引效率比整型低。
如果采用整型作为ID,那么首先排除掉32位int类型,因为范围太小,必须使用64位long型。
采用整型作为ID时,如何生成自增、全局唯一且不重复的ID?
方案一:数据库自增
利用数据库的自增ID,从1开始,基本可以做到连续递增。Oracle可以用SEQUENCE,MySQL可以用主键的AUTO_INCREMENT,虽然不能保证全局唯一,但每个表唯一,也基本满足需求。
数据库自增ID的缺点是数据在插入前,无法获得ID。数据在插入后,获取的ID虽然是唯一的,但一定要等到事务提交后,ID才算是有效的。有些双向引用的数据,不得不插入后再做一次更新,比较麻烦。
方案二:基于redis生成全局id策略
采用一个集中式ID生成器,它可以是Redis,也可以是ZooKeeper,也可以利用数据库的表记录最后分配的ID。
这种方式最大的缺点是复杂性太高,需要严重依赖第三方服务,而且代码配置繁琐。一般来说,越是复杂的方案,越不可靠,并且测试越痛苦。
方案二:UUID
UUID:性能高,本地生成,没有网络消耗。
缺点: 入库性能差。无法预测它的生成顺序,不能生成递增有序的数字,MySQL推荐主键越短越好,UUID36字符明显不符合要求。
最重要的是,MySQL的主键也是索引,MySQL的索引是通过btree,每一次新的无序UUID数据的插入,为了维持顺序,会对bree进行大量的修改,大大降低了数据库插入的性能。
方案四:Snowflake
类似Twitter的Snowflake算法,它给每台机器分配一个唯一标识,然后通过时间戳+标识+自增实现全局唯一ID。这种方式好处在于ID生成算法完全是一个无状态机,无网络调用,高效可靠。缺点是如果唯一标识有重复,会造成ID冲突。
Snowflake算法采用41bit毫秒时间戳,加上10bit机器ID,加上12bit序列号,理论上最多支持1024台机器每秒生成4096000个序列号,对于Twitter的规模来说够用了。
但是对于绝大部分普通应用程序来说,根本不需要每秒超过400万的ID,机器数量也达不到1024台,所以,我们可以改进一下,使用更短的ID生成方式。
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