集群高并发环境下如何保证分布式唯一全局ID生成?-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了集群高并发环境下如何保证分布式唯一全局ID生成?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

　　在集群高并发环境下保证分布式唯一全局ID生成是一个具有挑战性的问题。下面笔者将为大家提供几种常见的解决方案：

　　1.UUID(Universally Unique Identifier)

　　UUID是一个128位的全局唯一标识符，它可以在不同的计算机和时间上生成。UUID的生成是基于MAC地址、时间戳等信息，因此可以保证在分布式环境下的唯一性。您可以使用UUID库或函数来生成唯一ID。

　　2.基于ZooKeeper的序列节点

　　ZooKeeper是一个分布式协调服务，可以用于生成分布式唯一序列节点。每个节点在ZooKeeper上创建一个临时有序节点，节点的名称就可以作为唯一ID。这种方法需要维护ZooKeeper的稳定性和性能，并且可能会对ZooKeeper集群施加一定的压力。

　　3.数据库自增主键

　　在分布式环境中，可以使用数据库的自增主键来生成唯一ID。每个节点将ID的生成请求发送到中央数据库，数据库逐个分配唯一的ID，并将其返回给节点。这种方法依赖于数据库的性能和可用性，可能会成为性能瓶颈。

　　4.雪花算法(Snowflake)

　　雪花算法是Twitter开源的一种分布式ID生成算法。它使用了一个64位的整数，将整数的各个位段分配给不同的组成部分，包括时间戳、机器ID和序列号。通过合理配置这些部分，可以在分布式系统中生成唯一ID。雪花算法需要对机器ID进行管理，确保每个节点有唯一的ID。

　　接下来我们看一个简单的代码示例，展示了如何使用Java语言实现雪花算法生成全局唯一ID：

public class SnowflakeIdGenerator {
    private final long epoch = 1625097600000L; // 自定义起始时间戳，例如2021-07-01 00:00:00的时间戳

    private final long workerIdBits = 5L;
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    private final long sequenceBits = 12L;

    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    private long workerId;
    private long datacenterId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Worker ID can't be greater than " + maxWorkerId + " or less than 0");
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Datacenter ID can't be greater than " + maxDatacenterId + " or less than 0");
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    public synchronized long generateId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate ID for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - epoch) << timestampShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

　　使用示例：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);

        // 生成10个全局唯一ID
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = idGenerator.generateId();
            System.out.println("Generated ID: " + id);
        }
    }
}

　　上述代码中，SnowflakeIdGenerator类实现了雪花算法的逻辑，使用时间戳、工作节点ID和序列号来生成全局唯一ID。每个节点需要提供一个唯一的workerId和datacenterId来保证ID的唯一性。在高并发环境下，使用synchronized关键字确保线程安全，避免生成重复的ID。

　　无论我们选择哪种方案，都需要根据具体的业务需求和系统架构进行权衡和实现。同时，为了保证生成的ID的唯一性和高效性，建议对ID生成的算法和相关组件进行充分的测试和评估。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-535361.html

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