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1. 是什么？

分布式 ID 就是在分布式項(xiàng)目中我們給數(shù)據(jù)庫記錄用的 ID。和單機(jī)版項(xiàng)目有啥不同呢？單機(jī)版的我們可以用 數(shù)據(jù)庫自增等方式來生成 ID，但是分布式項(xiàng)目中，項(xiàng)目部署在好幾臺(tái)機(jī)器上，數(shù)據(jù)庫自增也是有可能會(huì)出現(xiàn)重復(fù)的情況。所以就需要一種算法來生成適用于分布式系統(tǒng)的 ID。

2. 生成分布式 ID 的算法要求：

• 全局唯一：生成的 ID 必須全局唯一；
• 趨勢遞增：我們應(yīng)該盡量選擇有序的主鍵來保證索引的性能；
• 單調(diào)遞增：盡量保證下一個(gè)的 ID 大于上一個(gè)；
• 信息安全：如果是連續(xù)的 ID，攻擊者很容易就猜出下一條記錄的 ID，所以有些情況下盡量讓 ID 無規(guī)則；
• 含時(shí)間戳：含時(shí)間戳便于追蹤。

3. 生成分布式 ID 系統(tǒng)的可用性要求：

我們用一個(gè)系統(tǒng)來生成分布式 ID，那么這個(gè)系統(tǒng)必須符合以下條件：

• 高可用：要保證在99.999%的情況下能夠生成一個(gè)唯一的分布式 ID；
• 低延遲：生成分布式 ID 的速度一定要快；
• 高QPS：假如一下子來10w個(gè)生成分布式 ID 的請求，服務(wù)器要能扛得住并且能夠一下子生成10w個(gè)。

4. 分布式 ID 的生成方案：

• UUID：包含32個(gè)16進(jìn)制的數(shù)字，以連字符分割成五段，格式是8-4-4-4-12。優(yōu)點(diǎn)是性能好，本地生成，沒有網(wǎng)絡(luò)消耗。缺點(diǎn)是它無序，不能生成遞增的 ID，而且很長，入庫性能差，因?yàn)?MySQL的 是 B+ 樹索引，每插入一條新數(shù)據(jù)，都會(huì)對(duì)索引進(jìn)行改造，因?yàn)?UUID 的無序，每次插入數(shù)據(jù)時(shí) B+ 樹的改造就會(huì)很大，也就是導(dǎo)致索引分裂。

• 數(shù)據(jù)庫自增：我們可以專門搞個(gè)表，利用 MySQL 的replace into 語句來生成 ID。比如創(chuàng)建一個(gè)表：

create table t_test(
    id bigint(20) unsigned not null auto_increment primary key,
    col char(1) not null default '',
    unique key col (col)
)

然后我們可以執(zhí)行語句：

replace into t_test (col) values('a');

每執(zhí)行一次，t_test 表的 id 字段值就會(huì)自增，我們就可以用這個(gè) id 來做分布式 ID。這個(gè)方案對(duì)于并發(fā)量不高的系統(tǒng)足夠了，但是并發(fā)量高的話還是不行的。首先用來生成 ID 的這個(gè) MySQL 扛不住高并發(fā)，一秒鐘生成10w個(gè)肯定是做不到的。

• 使用 redis 生成分布式 ID：因?yàn)?redis 的命令是原子操作的，所以可以使用 incr 和 incrby 來生成分布式 ID。但是這個(gè)方案也不是很完美，因?yàn)?redis 是集群的話，我們同樣需要設(shè)置不同的自增步長，同時(shí) key 要設(shè)置過期時(shí)間。集群有多少臺(tái)，步長這么設(shè)置這些都是要考慮的。而且為了一個(gè) ID 要部署和維護(hù)一套 redis 的集群，成本偏高。

所以以上三種方案都存在一定的缺點(diǎn)，現(xiàn)在比較流行的是用雪花算法。

5. 雪花算法：

雪花算法是推特開源的一套用于生成分布式 ID 的算法。它可以生成一個(gè) 64bit 大小的整數(shù)，類型是 Long，轉(zhuǎn)成字符串后最長是19位。

(1). 雪花算法的組成：

0         0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0         0000000000      0000000000 00
1bit符號(hào)位                這 41 bit 是時(shí)間戳                  10 bit 工作進(jìn)程位     12bit 序列號(hào)位

1 + 41 + 10 + 12 的結(jié)構(gòu)，總共 64bit，所以剛好可以對(duì)應(yīng) java 的 long 類型，所以雪花算法生成的 id 就用 long 類型存儲(chǔ)。

• 符號(hào)位永遠(yuǎn)是0，0表示整，1表示負(fù)，我們生成的 id 肯定不希望是負(fù)的；
• 時(shí)間戳是41位，假如全都是1，那就是2的41次方減1，該值是毫秒，換算成年就是69.73年，所以說雪花算法可以用大約69年，從1970開始，可以用到2039年。
• 工作進(jìn)程位是10bit，并且這10bit有5bit是機(jī)房號(hào)，5bit是機(jī)器編號(hào)，2的5次方是32，所以就支持32個(gè)機(jī)房，每個(gè)機(jī)房32臺(tái)機(jī)器，總共就支持1024個(gè)節(jié)點(diǎn)。
• 序列號(hào)位是12bit，用來記錄同毫秒內(nèi)產(chǎn)生的不同 id。2的12次方減1是4095，表示同一機(jī)器在同一毫秒內(nèi)可以生成4095個(gè) ID。

(2). 怎么用？

hutool 工具包已經(jīng)給我們封裝好了，只需要在項(xiàng)目中引入：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/cn.hutool/hutool-captcha -->
<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-captcha</artifactId>
    <version>5.6.6</version>
</dependency>

然后通過如下方式即可獲取到雪花算法生成的 ID：

public class SnowFlakeUtil {

    public static long snowFlakeId(long workerId, long datacenterId){
        Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(workerId, datacenterId);
        return snowflake.nextId();
    }

    public static void main(String[] args){
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
        // 機(jī)器的workerId
        long workerId = 1;
        // 機(jī)房ID
        long datacenterId = 1;
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            service.submit(() ->{
                System.out.println(snowFlakeId(workerId, datacenterId));
            });
        }
        service.shutdown();
    }
}

(3). 雪花算法優(yōu)缺點(diǎn)：

優(yōu)點(diǎn)是簡單易用，有序遞增，帶時(shí)間戳，也滿足信息安全。缺點(diǎn)也有，就是依賴機(jī)器時(shí)鐘，可能會(huì)有時(shí)鐘回?fù)軉栴}。如果兩臺(tái)服務(wù)器的時(shí)間不同步，可能會(huì)導(dǎo)致生成重復(fù)的 ID。

(4). 雪花算法的優(yōu)化：

百度開源的 UidGenerator 和美團(tuán)開源的 Leaf 就解決了時(shí)鐘回?fù)軉栴}。