分布式id实战-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了分布式id实战。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。

常用方式

特征

潜在问题

信息安全

高性能

UUID

雪花算法

数据库生成

美团Leaf方案

Leaf-segment 数据库方案

Leaf-snowflake 方案

常用方式

uuid
雪花算法
数据库主键

特征

全局唯一
趋势递增
信息安全

潜在问题

信息安全

如果id连续递增, 容易被爬虫, 批量下载数据
如果订单id是连续递增, 容易被竞争对手推算出日交易量, 这时候需要ID不规则
可能泄漏本机mac地址

高性能

保证在高qps时候, 系统也高可用, 延迟低

UUID

标准型式包含 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：ecb02c7d-0a3f-4c00-85f6-aa5c6962eb4d

优点: 本地生成, 性能高, 没有网络消耗

缺点:

UUID太长不易储存, 16字节, 128位
信息不安全. 基于 MAC 地址生成UUID的算法, 可能造成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
不适合做DB主键. 数据库主键应该越短越好, uuid随机性, 导致聚集索引的数据频繁变动, 影响性能

雪花算法

分布式id实战,java

第 0 位：符号位（标识正负），始终为 0，没有用，不用管。
第 1~41 位：一共 41 位，用来表示时间戳，单位是毫秒，可以支撑 2 ^41 毫秒（约 69 年）
第 42~52 位：一共 10 位，一般来说，前 5 位表示机房 ID，后 5 位表示机器 ID（实际项目中可以根据实际情况调整），这样就可以区分不同集群/机房的节点，这样就可以表示 32 个 IDC，每个 IDC 下可以有 32 台机器。
第 53~64 位：一共 12 位，用来表示序列号。序列号为自增值，代表单台机器每毫秒能够产生的最大 ID 数(2^12 = 4096),也就是说单台机器每毫秒最多可以生成 4096 个唯一 ID。理论上 snowflake 方案的 QPS 约为 409.6w/s

优点:

顺序递增, 时间戳在高位, 自增序列在地位
本地生成, 不依赖第三方主键, 稳定性更高, 性能高
可以根据自身业务, 灵活分配bit位

缺点:

存在时钟回拨问题

数据库生成

mysql自增主键
redis的incr命令
mongodb的ObjectId
zookeeper顺序节点

美团Leaf方案

Leaf 这个名字是来自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话：
There are no two identical leaves in the world（“世界上没有两片相同的树叶”）
Leaf 分别在 MySQL 和雪花上做了相应的优化，实现了 Leaf-segment 和 Leaf-snowflake 方案。