分布式系统ID生成方案

自增ID

不错，可以限度抑制ID的大小。但需要有一个中心化的节点作为解决原子性问题。可以选用Redis，MySQL，Zookeeper。成本有点高。

 

UUID

分布式，而且唯一！缺点是生产的ID太长。

 

Twitter的SnowFlake算法

该算法可以生产分布式的自增ID。切生产的ID只有8字节，64位。其数据结构如下：

• 1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0

• 41位，用来记录时间戳（毫秒）。

  • 41位可以表示241−1个数字，
  • 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 241−1，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
  • 也就是说41位可以表示241−1个毫秒的值，转化成单位年则是(241−1)/(1000∗60∗60∗24∗365)=69年

• 10位，用来记录工作机器id。

  • 可以部署在210=1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
  • 5位（bit）可以表示的最大正整数是25−1=31，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId

• 12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。

  • 12位（bit）可以表示的最大正整数是212−1=4095，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号

由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

该算法生产的Id是在每台机器上都是按时间戳自增的。

可以根据实际需求变动该算法：比如可以工作机器Id长度。扩大序列号和时间戳。

 

来源：https://www.cnblogs.com/shijiaqi1066/p/8618418.html