1.背景
在我們的業務需求中通常有需要一些唯一的ID，來記錄我們某個資料的標識:
- 某個使用者的ID
- 某個訂單的單號
- 某個資訊的ID
通常我們會調研各種各樣的生成策略，根據不同的業務，採取最合適的策略，下面我會討論一下各種策略/演算法，以及他們的一些優劣點。
2.UUID
UUID是通用唯一識別碼（Universally Unique Identifier)的縮寫，開放軟體基金會(OSF)規範定義了包括網路卡MAC地址、時間戳、名字空間（Namespace）、隨機或偽隨機數、時序等元素。利用這些元素來生成UUID。
UUID是由128位二進位制組成，一般轉換成十六進位制，然後用String表示。在java中有個UUID類,在他的註釋中我們看見這裡有4種不同的UUID的生成策略:
- randomly: 基於隨機數生成UUID，由於Java中的隨機數是偽隨機數，其重複的概率是可以被計算出來的。這個一般我們用下面的程式碼獲取基於隨機數的UUID:
- time-based:基於時間的UUID,這個一般是通過當前時間，隨機數，和本地Mac地址來計算出來，自帶的JDK包並沒有這個演算法的我們在一些UUIDUtil中，比如我們的log4j.core.util，會重新定義UUID的高位和低位。
- DCE security:DCE安全的UUID。
- name-based：基於名字的UUID，通過計算名字和名字空間的MD5來計算UUID。
UUID的優點:
- 通過本地生成，沒有經過網路I/O，效能較快
- 無序，無法預測他的生成順序。(當然這個也是他的缺點之一)
UUID的缺點:
- 128位二進位制一般轉換成36位的16進位制，太長了只能用String儲存，空間佔用較多。
- 不能生成遞增有序的數字
適用場景:UUID的適用場景可以為不需要擔心過多的空間佔用，以及不需要生成有遞增趨勢的數字。在Log4j裡面他在UuidPatternConverter中加入了UUID來標識每一條日誌。
3.資料庫主鍵自增
大家對於唯一標識最容易想到的就是主鍵自增，這個也是我們最常用的方法。例如我們有個訂單服務，那麼把訂單id設定為主鍵自增即可。
優點:
- 簡單方便，有序遞增，方便排序和分頁
缺點:
- 分庫分表會帶來問題，需要進行改造。
- 併發效能不高，受限於資料庫的效能。
- 簡單遞增容易被其他人猜測利用，比如你有一個使用者服務用的遞增，那麼其他人可以根據分析註冊的使用者ID來得到當天你的服務有多少人註冊，從而就能猜測出你這個服務當前的一個大概狀況。
- 資料庫當機服務不可用。
適用場景: 根據上面可以總結出來，當資料量不多，併發效能不高的時候這個很適合，比如一些to B的業務，商家註冊這些，商家註冊和使用者註冊不是一個數量級的，所以可以資料庫主鍵遞增。如果對順序遞增強依賴，那麼也可以使用資料庫主鍵自增。
4.Redis
熟悉Redis的同學，應該知道在Redis中有兩個命令Incr，IncrBy,因為Redis是單執行緒的所以能保證原子性。
優點：
- 效能比資料庫好，能滿足有序遞增。
缺點：
- 由於redis是記憶體的KV資料庫，即使有AOF和RDB，但是依然會存在資料丟失，有可能會造成ID重複。
- 依賴於redis，redis要是不穩定，會影響ID生成。
適用：由於其效能比資料庫好，但是有可能會出現ID重複和不穩定，這一塊如果可以接受那麼就可以使用。也適用於到了某個時間，比如每天都重新整理ID，那麼這個ID就需要重置，通過(Incr Today)，每天都會從0開始加。
5.Zookeeper
利用ZK的Znode資料版本如下面的程式碼，每次都不獲取期望版本號也就是每次都會成功，那麼每次都會返回最新的版本號:
Zookeeper這個方案用得較少，嚴重依賴Zookeeper叢集，並且效能不是很高，所以不予推薦。
6.資料庫分段+服務快取ID
這個方法在美團的Leaf中有介紹，詳情可以參考美團技術團隊的釋出的技術文章:Leaf——美團點評分散式ID生成系統,這個方案是將資料庫主鍵自增進行優化。
biz_tag代表每個不同的業務，max_id代表每個業務設定的大小，step代表每個proxyServer快取的步長。 之前我們的每個服務都訪問的是資料庫，現在不需要，每個服務直接和我們的ProxyServer做互動，減少了對資料庫的依賴。我們的每個ProxyServer回去資料庫中拿出步長的長度，比如server1拿到了1-1000,server2拿到來 1001-2000。如果用完會再次去資料庫中拿。
優點:
- 比主鍵遞增效能高，能保證趨勢遞增。
- 如果DB當機，proxServer由於有快取依然可以堅持一段時間。
缺點:
- 和主鍵遞增一樣，容易被人猜測。
- DB當機，雖然能支撐一段時間但是仍然會造成系統不可用。
適用場景:需要趨勢遞增，並且ID大小可控制的，可以使用這套方案。
當然這個方案也可以通過一些手段避免被人猜測，把ID變成是無序的，比如把我們生成的資料是一個遞增的long型，把這個Long分成幾個部分，比如可以分成幾組三位數，幾組四位數，然後在建立一個對映表，將我們的資料變成無序。
7.雪花演算法-Snowflake
Snowflake是Twitter提出來的一個演算法，其目的是生成一個64bit的整數:
- 1bit:一般是符號位，不做處理
- 41bit:用來記錄時間戳，這裡可以記錄69年，如果設定好起始時間比如今年是2018年，那麼可以用到2089年，到時候怎麼辦？要是這個系統能用69年，我相信這個系統早都重構了好多次了。
- 10bit:10bit用來記錄機器ID，總共可以記錄1024臺機器，一般用前5位代表資料中心，後面5位是某個資料中心的機器ID
- 12bit:迴圈位，用來對同一個毫秒之內產生不同的ID，12位可以最多記錄4095個，也就是在同一個機器同一毫秒最多記錄4095個，多餘的需要進行等待下毫秒。
上面只是一個將64bit劃分的標準，當然也不一定這麼做，可以根據不同業務的具體場景來劃分，比如下面給出一個業務場景：
- 服務目前QPS10萬，預計幾年之內會發展到百萬。
- 當前機器三地部署，上海，北京，深圳都有。
- 當前機器10臺左右，預計未來會增加至百臺。
這個時候我們根據上面的場景可以再次合理的劃分62bit,QPS幾年之內會發展到百萬，那麼每毫秒就是千級的請求，目前10臺機器那麼每臺機器承擔百級的請求，為了保證擴充套件，後面的迴圈位可以限制到1024，也就是2^10，那麼迴圈位10位就足夠了。
機器三地部署我們可以用3bit總共8來表示機房位置，當前的機器10臺，為了保證擴充套件到百臺那麼可以用7bit 128來表示，時間位依然是41bit,那麼還剩下64-10-3-7-41-1 = 2bit,還剩下2bit可以用來進行擴充套件。
適用場景:當我們需要無序不能被猜測的ID，並且需要一定高效能，且需要long型，那麼就可以使用我們雪花演算法。比如常見的訂單ID，用雪花演算法別人就無法猜測你每天的訂單量是多少。
7.1一個簡單的Snowflake
public class IdWorker{
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence = 0;
/**
* 2018/9/29日，從此時開始計算，可以用到2089年
*/
private long twepoch = 1538211907857L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
private long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
// 得到0000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111111
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
public IdWorker(long workerId, long datacenterId){
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//時間回撥，丟擲異常
if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence;
}
/**
* 當前ms已經滿了
* @param lastTimestamp
* @return
*/
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen(){
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
IdWorker worker = new IdWorker(1,1);
for (int i = 0; i < 30; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
}
}
複製程式碼上面定義了雪花演算法的實現，在nextId中是我們生成雪花演算法的關鍵。
7.2防止時鐘回撥
因為機器的原因會發生時間回撥，我們的雪花演算法是強依賴我們的時間的，如果時間發生回撥，有可能會生成重複的ID，在我們上面的nextId中我們用當前時間和上一次的時間進行判斷，如果當前時間小於上一次的時間那麼肯定是發生了回撥，普通的演算法會直接丟擲異常,這裡我們可以對其進行優化,一般分為兩個情況:
- 如果時間回撥時間較短，比如配置5ms以內，那麼可以直接等待一定的時間，讓機器的時間追上來。
- 如果時間的回撥時間較長，我們不能接受這麼長的阻塞等待，那麼又有兩個策略:
- 直接拒絕，丟擲異常，打日誌，通知RD時鐘回滾。
- 利用擴充套件位，上面我們討論過不同業務場景位數可能用不到那麼多，那麼我們可以把擴充套件位數利用起來了，比如當這個時間回撥比較長的時候，我們可以不需要等待，直接在擴充套件位加1。2位的擴充套件位允許我們有3次大的時鐘回撥，一般來說就夠了，如果其超過三次我們還是選擇丟擲異常，打日誌。
通過上面的幾種策略可以比較的防護我們的時鐘回撥，防止出現回撥之後大量的異常出現。下面是修改之後的程式碼，這裡修改了時鐘回撥的邏輯:
最後
本文分析了各種生產分散式ID的演算法的原理，以及他們的適用場景，相信你已經能為自己的專案選擇好一個合適的分散式ID生成策略了。沒有一個策略是完美的，只有適合自己的才是最好的。
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