分布式ID 雪花算法leaf算法

全局ID

背景

对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求

要求

1.全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。

2.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。

3.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。

4.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，竞对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。

上述123对应三类不同的场景，3和4需求还是互斥的，无法使用同一个方案满足。

UUID

Universally Unique Identifier，它是在一定的范围内（从特定的名字空间到全球）唯一的机器生成的标识符

优点

性能非常高：本地生成，没有网络消耗。

缺点

不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题，比如做DB主键的场景下，UUID就非常不适用：① MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好[4]，36个字符长度的UUID不符合要求。② 对MySQL索引不利：如果作为数据库主键，在InnoDB引擎下，UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能。

32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

类snowflake方案

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0

41-bit的时间可以表示（1L<<41）/(1000L*3600*24*365)=69年的时间，10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s，这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。

1.毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。2.不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。3.可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

ObjectId

算作是和snowflake类似方法，通过“时间+机器码+pid+inc”共12个字节，通过4+3+2+3的方式最终标识成一个24长度的十六进制字符

结构

1.一个4字节的时间戳记值，代表自Unix时代以来以秒为单位的ObjectId的创建2.5字节随机值3.3字节递增计数器，初始化为随机值

数据库生成

数据库自增ID + replace_into实现唯一ID的获取

redis生成

依赖于Redis是单线程的，所以也可以用于生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。

Redis集群

1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

1）如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。2）需要编码和配置的工作量比较大。

Leaf-segment数据库方案