分布式唯一ID实现

ID生成的核心需求

全局唯一
趋势有序

为什么要全局唯一

避免ID冲突

著名的例子就是身份证号码，身份证号码确实是对人唯一的，然而一个人是可以办理多个身份证的，例如你身份证丢了，又重新补办了一张，号码不变。

问题来了，因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时，如果身份证是被盗的情况下，你是没有办法在系统里面注销的，因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。

也就是说，旧的身份证仍然逍遥在外，完全有效。这个时候，还好有一个身份证有效时间的东西，只有靠身份证有效期来辨识了。不过，这就是现在这么多银行，电信诈骗的由来，捡到一张身份证，去很多银行，手机，酒店都可以使用！身份证缺乏注销机制！

所以，经验告诉我们。不要相信自己的直觉，业务上所谓的唯一往往都是不靠谱的，经不起时间的考研的。所以需要单独设置一个和业务无关的主键，专业术语叫做代理主键（surrogate key）。

为什么要趋势有序

提高读写性能

以mysql为例，InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)；每个表都需要有一个聚集索引(clustered index)；所有的行记录都存储在B+树的叶子节点(leaf pages of the tree)；基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的；如下图：

如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择其作为聚集索引；
如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引；
如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。

综上总结，如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的，也就是下面这几种情况的存取效率最高

使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键，这时候写入顺序是自增的，和B+数叶子节点分裂顺序一致；
该表不指定自增列做主键，同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件)，这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键，写入顺序和ROWID增长顺序一致；
除此以外，如果一个InnoDB表又没有显示主键，又有可以被选择为主键的唯一索引，但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况)，该表的存取效率就会比较差）

面对分布式ID需求，常见的处理方案

1.数据库自增长序列或字段

利用数据库自增长，全局数据库唯一。

优点：

简单，代码方便

缺点：

兼容性低：不同的数据库语法和实现不同，数据库多版本支持的时候需要作调整。
存在单点故障风险：在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下，只有一个主库可以生成。
扩展性低：性能达不到要求，难以扩展。
多个数据库合并或者涉及到迁移操作难度大。
分库分表麻烦。

2.UUID

利用数据库或者程序生成，全球唯一。

优点：

简单，代码方便。
生成ID性能好，基本不会有性能问题。
数据迁移，数据合并，数据库变更。都可以简单进行。

缺点：

不能保证趋势递增。
UUID一般采用字符串存储，查询效率低。
存储空间大。
传输数据量大。
不可读。

3.Redis生成ID

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。

可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台Redis。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5，然后步长都是5。各个Redis生成的ID为：

A：1,6,11,16,21

B：2,7,12,17,22

C：3,8,13,18,23

D：4,9,14,19,24

E：5,10,15,20,25

这个，随便负载到哪个机确定好，未来很难做修改。但是3-5台服务器基本能够满足器上，都可以获得不同的ID。但是步长和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式单点故障的问题。

另外，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。

优点：

不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
数据中ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点：

如果系统中没有Redis，还需要引进新的组件，增加系统复杂度。
需要编码和配置的工作量比较多。

4.Twitter

twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。
1 41位的时间序列（精确到毫秒，41位的长度可以使用69年）
2 10位的机器标识（10位的长度最多支持部署1024个节点）
3 12位的计数顺序号（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）最高位是符号位，始终为0。
优点：

高性能，低延迟；独立的应用。
按时间有序。

缺点：

需要独立的开发和部署。
强依赖时钟,如果主机时间回拨,则会造成重复ID,会产生。
ID虽然有序,但是不连续。

原理：

5.MongoDB的ObjectId

MongoDB的ObjectId和snowflake算法类似。它设计成轻量型的，不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库，处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。

ObjectId使用12字节的存储空间，其生成方式如下：

|0|1|2|3|4|5|6 |7|8|9|10|11|

|时间戳 |机器ID|PID|计数器 |

前四个字节时间戳是从标准纪元开始的时间戳，单位为秒，有如下特性：

1 时间戳与后边5个字节一块，保证秒级别的唯一性；
2 保证插入顺序大致按时间排序；
3 隐含了文档创建时间；
4 时间戳的实际值并不重要，不需要对服务器之间的时间进行同步（因为加上机器ID和进程ID已保证此值唯一，唯一性是ObjectId的最终诉求）。

机器ID是服务器主机标识，通常是机器主机名的散列值。

同一台机器上可以运行多个mongod实例，因此也需要加入进程标识符PID。

前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId的唯一性。后三个字节是一个自动增加的计数器（一个mongod进程需要一个全局的计数器），保证同一秒的ObjectId是唯一的。同一秒钟最多允许每个进程拥有（256^3 = 16777216）个不同的ObjectId。

总结一下：时间戳保证秒级唯一，机器ID保证设计时考虑分布式，避免时钟同步，PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后的计数器保证同一秒内的唯一性（选用几个字节既要考虑存储的经济性，也要考虑并发性能的上限）。

"_id"既可以在服务器端生成也可以在客户端生成，在客户端生成可以降低服务器端的压力。

6.类snowflake算法

国内有很多厂家基于snowflake算法进行了国产化，例如

百度的uid-generator：

https://github.com/baidu/uid-generator

美团Leaf：

https://github.com/zhuzhong/idleaf

基本是对snowflake的进一步优化，比如解决时钟回拨问题！

总结

分布式ID满足条件：

高可用：不能有单点故障。
全局唯一性：不能出现重复的ID。
趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
时间有序：少一个索引，冷热数据容易分离。
分片支持：可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
长度适中：不要太长，最好64bit。使用long比较好操作。
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞争对手可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。

本文参考：https://mp.weixin.qq.com/s/cgCElpjlKcJIE-d3d7JfjQ