分布式之分布式ID

目录

需求

1.全局唯一性

2.高性能

3.高可用性

4.可扩展性

5.有序性

6.时间相关

7.长度适中

8.安全性

9.分布式一致性

10.易于集成

常见解决方案

选择依据

数据库号段模式

核心概念

工作流程

优点

缺点

实现示例

优化策略

适用场景

Snowflake雪花算法

ID结构

优点

缺点

适用场景

不适用场景

解决时钟回拨的方案

开源框架

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需求

分布式ID生成系统在分布式环境中至关重要，主要需求包括：

1.全局唯一性

需求：生成的ID必须在全局范围内唯一，避免冲突。

原因：确保不同节点生成的ID不会重复。

2.高性能

需求：ID生成必须高效，低延迟。

原因：高并发场景下，ID生成不能成为瓶颈。

3.高可用性

需求：ID生成服务必须高可用，避免单点故障。

原因：ID生成服务不可用会影响整个系统。

4.可扩展性

需求：ID生成系统应能水平扩展，适应业务增长。

原因：随着业务扩展，ID生成需求会增加。

5.有序性

需求：ID应具备一定有序性，便于排序和查询。

原因：有序ID能提升数据库索引效率。

6.时间相关

需求：ID可包含时间信息，便于按时间范围查询。

原因：时间信息有助于数据管理和分析。

7.长度适中

需求：ID长度应适中，节省存储和传输开销。

原因：过长ID增加存储和传输负担。

8.安全性

需求：ID生成应具备一定安全性，防止被猜测或伪造。

原因：防止恶意攻击或数据泄露。

9.分布式一致性

需求：在分布式环境中，ID生成需保持一致性。

原因：确保不同节点生成的ID不冲突且有序。

10.易于集成

需求：ID生成系统应易于集成到现有系统中。

原因：减少集成成本，快速投入使用。

常见解决方案

UUID：简单但无序，长度较长。

数据库自增ID：依赖数据库，扩展性差。

数据库号段模式：

优点 高性能：减少数据库访问，ID生成在内存中完成。

高可用：即使数据库暂时不可用，应用仍可使用内存中的号段。

简单易实现：实现相对简单，依赖现有数据库。

缺点 ID不连续：号段用完后，新号段可能导致ID不连续。

数据库依赖：仍依赖数据库