分布式系统里用户ID生成有什么好的方法和规则能满足“少数、尽量短、不能直接看出规则”这几个条件
分布式系统里用户ID生成有什么好的方法和规则能满足“少数、尽量短、不能直接看出规则”这几个条件：1、基于UUID；2、基于数据库自增ID；3、基于数据库集群模式等。基于UUID是指通过UUID生成分布式系统里的用户ID。
1、基于UUID
在Java的世界里，想要得到一个具有少数性的ID，首先被想到可能就是UUID，毕竟它有着全球少数的特性。那么UUID可以做分布式ID吗？答案是可以的，但是并不是十分推荐。
public static void main(String[] args) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
System.out.println(uuid);
}UUID的生成简单到只有一行代码，输出结果 c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718，但UUID却并不适用于实际的业务需求。像用作订单号UUID这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息；而对于数据库来说用作业务主键ID，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时，所以不推荐用作分布式ID。
优点：生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有少数性。
缺点：
- 无序的字符串，不具备趋势自增特性；
- 没有具体的业务含义；
- 长度过长16 字节128位，36位长度的字符串，存储以及查询对MySQL的性能消耗较大，MySQL官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能。
2、基于数据库自增ID
基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：
当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键ID，但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大。
优点：实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快
缺点：DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景
3、基于数据库集群模式
前边说了单点数据库方式不可取，那对上边的方式做一些高可用优化，换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？
解决方案：设置起始值和自增步长。
MySQL_1 配置：
MySQL_2 配置：
这样两个MySQL实例的自增ID分别就是：
1、3、5、7、9
2、4、6、8、10那如果集群后的性能还是扛不住高并发咋办？就要进行MySQL扩容增加节点，这是一个比较麻烦的事。
从上图可以看出，水平扩展的数据库集群，有利于解决数据库单点压力的问题，同时为了ID生成特性，将自增步长按照机器数量来设置。增加第三台MySQL实例需要人工修改一、二两台MySQL实例的起始值和步长，把第三台机器的ID起始生成位置设定在比现有最大自增ID的位置远一些，但必须在一、二两台MySQL实例ID还没有增长到第三台MySQL实例的起始ID值的时候，否则自增ID就要出现重复了，必要时可能还需要停机修改。
优点：解决DB单点问题。
缺点：不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。
4、基于数据库的号段模式
号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：
CREATE TABLE id_generator (
id int(10) NOT NULL,
max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',
biz_type int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',
version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
PRIMARY KEY (`id`)
) - biz_type ：代表不同业务类型
- max_id ：当前最大的可用id
- step ：代表号段的长度
- version ：是一个乐观锁，每次都更新version，保证并发时数据的正确性
等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。
update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。
5、基于Redis模式
Redis也同样可以实现，原理就是利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增：
用redis实现需要注意一点，要考虑到redis持久化的问题。redis有两种持久化方式RDB和AOF：
- RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。
- AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。
6、基于雪花算法（Snowflake）模式
雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。
Snowflake生成的是Long类型的ID，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特。Snowflake ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 数据中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。
- 名列前茅个bit位（1bit）：Java中long的较高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。
- 时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 – 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
- 工作机器id（10bit）：也被叫做workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。
- 序列号部分（12bit）：自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID
根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用Java语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。Java版本的****Snowflake算法实现：
public class SnowFlakeShortUrl {
private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数
private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数
private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;
private long dataCenterId; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastTimeStamp = -1L; //上一次时间戳
private long getNextMill() {
long mill = getNewTimeStamp();
while (mill <= lastTimeStamp) {
mill = getNewTimeStamp();
}
return mill;}
private long getNewTimeStamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public SnowFlakeShortUrl(long dataCenterId, long machineId) {
if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("DtaCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_NUM or less than 0！");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("MachineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0！");
}
this.dataCenterId = dataCenterId;
this.machineId = machineId;
}
public synchronized long nextId() {
long currTimeStamp = getNewTimeStamp();
if (currTimeStamp < lastTimeStamp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
}
if (currTimeStamp == lastTimeStamp) {
//相同毫秒内，序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currTimeStamp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastTimeStamp = currTimeStamp;
return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳部分
| dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
| sequence; //序列号部分
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);
for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
}
}7、百度（uid-generator）
uid-generator是由百度技术部开发，项目GitHub地址为https://github.com/baidu/uid-generator。uid-generator是基于Snowflake算法实现的，与原始的snowflake算法不同在于，uid-generator支持自定义时间戳、工作机器ID和 序列号 等各部分的位数，而且uid-generator中采用用户自定义workId的生成策略。
uid-generator需要与数据库配合使用，需要新增一个WORKER_NODE表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据由host，port组成。对于****uid-generator ID组成结构：workId，占用了22个bit位，时间占用了28个bit位，序列化占用了13个bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一样，时间的单位是秒，而不是毫秒，workId也不一样，而且同一应用每次重启就会消费一个workId。
延伸阅读1：分布式ID的特点
- 少数性：生成的ID全局少数，在特定范围内冲突概率极小。
- 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序。
- 可用性：可保证高并发下的可用性，确保任何时候都能正确的生成ID。
- 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成ID。
- 安全性：不暴露系统和业务的信息，如：订单数，用户数等。
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