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title: 分布式ID介绍&实现方案总结
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category: 分布式
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## 分布式 ID 介绍
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### 什么是 ID？
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日常开发中，我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示，比如用户 ID 对应且仅对应一个人，商品 ID 对应且仅对应一件商品，订单 ID 对应且仅对应一个订单。
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我们现实生活中也有各种 ID，比如身份证 ID 对应且仅对应一个人、地址 ID 对应且仅对应一个地址。
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简单来说，**ID 就是数据的唯一标识**。
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### 什么是分布式 ID？
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分布式 ID 是分布式系统下的 ID。分布式 ID 不存在与现实生活中，属于计算机系统中的一个概念。
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我简单举一个分库分表的例子。
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我司的一个项目，使用的是单机 MySQL 。但是，没想到的是，项目上线一个月之后，随着使用人数越来越多，整个系统的数据量将越来越大。单机 MySQL 已经没办法支撑了，需要进行分库分表（推荐 Sharding-JDBC）。
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在分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。**我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？**
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这个时候就需要生成**分布式 ID**了。
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### 分布式 ID 需要满足哪些要求?
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分布式 ID 作为分布式系统中必不可少的一环，很多地方都要用到分布式 ID。
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一个最基本的分布式 ID 需要满足下面这些要求：
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- **全局唯一**：ID 的全局唯一性肯定是首先要满足的！
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- **高性能**：分布式 ID 的生成速度要快，对本地资源消耗要小。
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- **高可用**：生成分布式 ID 的服务要保证可用性无限接近于 100%。
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- **方便易用**：拿来即用，使用方便，快速接入！
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除了这些之外，一个比较好的分布式 ID 还应保证：
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- **安全**：ID 中不包含敏感信息。
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- **有序递增**：如果要把 ID 存放在数据库的话，ID 的有序性可以提升数据库写入速度。并且，很多时候 ，我们还很有可能会直接通过 ID 来进行排序。
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- **有具体的业务含义**：生成的 ID 如果能有具体的业务含义，可以让定位问题以及开发更透明化（通过 ID 就能确定是哪个业务）。
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- **独立部署**：也就是分布式系统单独有一个发号器服务，专门用来生成分布式 ID。这样就生成 ID 的服务可以和业务相关的服务解耦。不过，这样同样带来了网络调用消耗增加的问题。总的来说，如果需要用到分布式 ID 的场景比较多的话，独立部署的发号器服务还是很有必要的。
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## 分布式 ID 常见解决方案
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### 数据库
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#### 数据库主键自增
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这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
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以 MySQL 举例，我们通过下面的方式即可。
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**1.创建一个数据库表。**
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```sql
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CREATE TABLE `sequence_id` (
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`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
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`stub` char(10) NOT NULL DEFAULT '',
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PRIMARY KEY (`id`),
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UNIQUE KEY `stub` (`stub`)
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) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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```
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`stub` 字段无意义，只是为了占位，便于我们插入或者修改数据。并且，给 `stub` 字段创建了唯一索引，保证其唯一性。
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**2.通过 `replace into` 来插入数据。**
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```java
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BEGIN;
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REPLACE INTO sequence_id (stub) VALUES ('stub');
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SELECT LAST_INSERT_ID();
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COMMIT;
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```
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插入数据这里，我们没有使用 `insert into` 而是使用 `replace into` 来插入数据，具体步骤是这样的：
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- 第一步：尝试把数据插入到表中。
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- 第二步：如果主键或唯一索引字段出现重复数据错误而插入失败时，先从表中删除含有重复关键字值的冲突行，然后再次尝试把数据插入到表中。
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这种方式的优缺点也比较明显：
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- **优点**：实现起来比较简单、ID 有序递增、存储消耗空间小
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- **缺点**：支持的并发量不大、存在数据库单点问题（可以使用数据库集群解决，不过增加了复杂度）、ID 没有具体业务含义、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！ ）、每次获取 ID 都要访问一次数据库（增加了对数据库的压力，获取速度也慢）
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#### 数据库号段模式
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数据库主键自增这种模式，每次获取 ID 都要访问一次数据库，ID 需求比较大的时候，肯定是不行的。
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如果我们可以批量获取，然后存在在内存里面，需要用到的时候，直接从内存里面拿就舒服了！这也就是我们说的 **基于数据库的号段模式来生成分布式 ID。**
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数据库的号段模式也是目前比较主流的一种分布式 ID 生成方式。像滴滴开源的[Tinyid](https://github.com/didi/tinyid/wiki/tinyid原理介绍) 就是基于这种方式来做的。不过，TinyId 使用了双号段缓存、增加多 db 支持等方式来进一步优化。
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以 MySQL 举例，我们通过下面的方式即可。
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**1. 创建一个数据库表。**
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```sql
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CREATE TABLE `sequence_id_generator` (
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`id` int(10) NOT NULL,
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`current_max_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
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`step` int(10) NOT NULL COMMENT '号段的长度',
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`version` int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
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`biz_type` int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',
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PRIMARY KEY (`id`)
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) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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```
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`current_max_id` 字段和`step`字段主要用于获取批量 ID，获取的批量 id 为：`current_max_id ~ current_max_id+step`。
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`version` 字段主要用于解决并发问题（乐观锁）,`biz_type` 主要用于表示业务类型。
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**2. 先插入一行数据。**
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```sql
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INSERT INTO `sequence_id_generator` (`id`, `current_max_id`, `step`, `version`, `biz_type`)
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VALUES
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(1, 0, 100, 0, 101);
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```
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**3. 通过 SELECT 获取指定业务下的批量唯一 ID**
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```sql
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SELECT `current_max_id`, `step`,`version` FROM `sequence_id_generator` where `biz_type` = 101
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```
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结果：
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```plain
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id current_max_id step version biz_type
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1 0 100 0 101
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```
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**4. 不够用的话，更新之后重新 SELECT 即可。**
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```sql
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UPDATE sequence_id_generator SET current_max_id = 0+100, version=version+1 WHERE version = 0 AND `biz_type` = 101
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SELECT `current_max_id`, `step`,`version` FROM `sequence_id_generator` where `biz_type` = 101
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```
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结果：
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```plain
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id current_max_id step version biz_type
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1 100 100 1 101
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```
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相比于数据库主键自增的方式，**数据库的号段模式对于数据库的访问次数更少，数据库压力更小。**
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另外，为了避免单点问题，你可以从使用主从模式来提高可用性。
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**数据库号段模式的优缺点:**
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- **优点**：ID 有序递增、存储消耗空间小
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- **缺点**：存在数据库单点问题（可以使用数据库集群解决，不过增加了复杂度）、ID 没有具体业务含义、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！ ）
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#### NoSQL
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一般情况下，NoSQL 方案使用 Redis 多一些。我们通过 Redis 的 `incr` 命令即可实现对 id 原子顺序递增。
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```bash
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127.0.0.1:6379> set sequence_id_biz_type 1
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OK
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127.0.0.1:6379> incr sequence_id_biz_type
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(integer) 2
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127.0.0.1:6379> get sequence_id_biz_type
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"2"
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```
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为了提高可用性和并发，我们可以使用 Redis Cluster。Redis Cluster 是 Redis 官方提供的 Redis 集群解决方案（3.0+版本）。
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除了 Redis Cluster 之外，你也可以使用开源的 Redis 集群方案[Codis](https://github.com/CodisLabs/codis) （大规模集群比如上百个节点的时候比较推荐）。
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除了高可用和并发之外，我们知道 Redis 基于内存，我们需要持久化数据，避免重启机器或者机器故障后数据丢失。Redis 支持两种不同的持久化方式：**快照（snapshotting，RDB）**、**只追加文件（append-only file, AOF）**。 并且，Redis 4.0 开始支持 **RDB 和 AOF 的混合持久化**（默认关闭，可以通过配置项 `aof-use-rdb-preamble` 开启）。
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关于 Redis 持久化，我这里就不过多介绍。不了解这部分内容的小伙伴，可以看看 [Redis 持久化机制详解](https://javaguide.cn/database/redis/redis-persistence.html)这篇文章。
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**Redis 方案的优缺点：**
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- **优点**：性能不错并且生成的 ID 是有序递增的
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- **缺点**：和数据库主键自增方案的缺点类似
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除了 Redis 之外，MongoDB ObjectId 经常也会被拿来当做分布式 ID 的解决方案。
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MongoDB ObjectId 一共需要 12 个字节存储：
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- 0~3：时间戳
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- 3~6：代表机器 ID
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- 7~8：机器进程 ID
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- 9~11：自增值
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**MongoDB 方案的优缺点：**
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- **优点**：性能不错并且生成的 ID 是有序递增的
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- **缺点**：需要解决重复 ID 问题（当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）、有安全性问题（ID 生成有规律性）
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### 算法
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#### UUID
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UUID 是 Universally Unique Identifier（通用唯一标识符） 的缩写。UUID 包含 32 个 16 进制数字（8-4-4-4-12）。
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JDK 就提供了现成的生成 UUID 的方法，一行代码就行了。
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```java
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//输出示例：cb4a9ede-fa5e-4585-b9bb-d60bce986eaa
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UUID.randomUUID()
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```
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[RFC 4122](https://tools.ietf.org/html/rfc4122) 中关于 UUID 的示例是这样的：
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我们这里重点关注一下这个 Version(版本)，不同的版本对应的 UUID 的生成规则是不同的。
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8 种不同的 Version(版本)值分别对应的含义（参考[维基百科对于 UUID 的介绍](https://zh.wikipedia.org/wiki/通用唯一识别码)）：
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- **版本 1 (基于时间和节点 ID)** : 基于时间戳（通常是当前时间）和节点 ID（通常为设备的 MAC 地址）生成。当包含 MAC 地址时，可以保证全球唯一性，但也因此存在隐私泄露的风险。
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- **版本 2 (基于标识符、时间和节点 ID)** : 与版本 1 类似，也基于时间和节点 ID，但额外包含了本地标识符（例如用户 ID 或组 ID）。
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- **版本 3 (基于命名空间和名称的 MD5 哈希)**：使用 MD5 哈希算法，将命名空间标识符（一个 UUID）和名称字符串组合计算得到。相同的命名空间和名称总是生成相同的 UUID（**确定性生成**）。
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- **版本 4 (基于随机数)**：几乎完全基于随机数生成，通常使用伪随机数生成器（PRNG）或加密安全随机数生成器（CSPRNG）来生成。 虽然理论上存在碰撞的可能性，但理论上碰撞概率极低（2^122 的可能性），可以认为在实际应用中是唯一的。
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- **版本 5 (基于命名空间和名称的 SHA-1 哈希)**：类似于版本 3，但使用 SHA-1 哈希算法。
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- **版本 6 (基于时间戳、计数器和节点 ID)**：改进了版本 1，将时间戳放在最高有效位（Most Significant Bit，MSB），使得 UUID 可以直接按时间排序。
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- **版本 7 (基于时间戳和随机数据)**：基于 Unix 时间戳和随机数据生成。 由于时间戳位于最高有效位，因此支持按时间排序。并且，不依赖 MAC 地址或节点 ID，避免了隐私问题。
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- **版本 8 (自定义)**：允许用户根据自己的需求定义 UUID 的生成方式。其结构和内容由用户决定，提供更大的灵活性。
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下面是 Version 1 版本下生成的 UUID 的示例：
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JDK 中通过 `UUID` 的 `randomUUID()` 方法生成的 UUID 的版本默认为 4。
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```java
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UUID uuid = UUID.randomUUID();
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int version = uuid.version();// 4
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```
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另外，Variant(变体)也有 4 种不同的值，这种值分别对应不同的含义。这里就不介绍了，貌似平时也不怎么需要关注。
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需要用到的时候，去看看维基百科对于 UUID 的 Variant(变体) 相关的介绍即可。
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从上面的介绍中可以看出，UUID 可以保证唯一性，因为其生成规则包括 MAC 地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，计算机基于这些规则生成的 UUID 是肯定不会重复的。
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虽然，UUID 可以做到全局唯一性，但是，我们一般很少会使用它。
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比如使用 UUID 作为 MySQL 数据库主键的时候就非常不合适：
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- 数据库主键要尽量越短越好，而 UUID 的消耗的存储空间比较大（32 个字符串，128 位）。
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- UUID 是无顺序的，InnoDB 引擎下，数据库主键的无序性会严重影响数据库性能。
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最后，我们再简单分析一下 **UUID 的优缺点** （面试的时候可能会被问到的哦！） :
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- **优点**：生成速度通常比较快、简单易用
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- **缺点**：存储消耗空间大（32 个字符串，128 位）、 不安全（基于 MAC 地址生成 UUID 的算法会造成 MAC 地址泄露)、无序（非自增）、没有具体业务含义、需要解决重复 ID 问题（当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）
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#### Snowflake(雪花算法)
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Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。Snowflake 由 64 bit 的二进制数字组成，这 64bit 的二进制被分成了几部分，每一部分存储的数据都有特定的含义：
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- **sign(1bit)**:符号位（标识正负），始终为 0，代表生成的 ID 为正数。
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- **timestamp (41 bits)**: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）
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- **datacenter id + worker id (10 bits)**: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。
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- **sequence (12 bits)**: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。
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在实际项目中，我们一般也会对 Snowflake 算法进行改造，最常见的就是在 Snowflake 算法生成的 ID 中加入业务类型信息。
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我们再来看看 Snowflake 算法的优缺点：
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- **优点**：生成速度比较快、生成的 ID 有序递增、比较灵活（可以对 Snowflake 算法进行简单的改造比如加入业务 ID）
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- **缺点**：需要解决重复 ID 问题（ID 生成依赖时间，在获取时间的时候，可能会出现时间回拨的问题，也就是服务器上的时间突然倒退到之前的时间，进而导致会产生重复 ID）、依赖机器 ID 对分布式环境不友好（当需要自动启停或增减机器时，固定的机器 ID 可能不够灵活）。
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如果你想要使用 Snowflake 算法的话，一般不需要你自己再造轮子。有很多基于 Snowflake 算法的开源实现比如美团 的 Leaf、百度的 UidGenerator（后面会提到），并且这些开源实现对原有的 Snowflake 算法进行了优化，性能更优秀，还解决了 Snowflake 算法的时间回拨问题和依赖机器 ID 的问题。
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并且，Seata 还提出了“改良版雪花算法”，针对原版雪花算法进行了一定的优化改良，解决了时间回拨问题，大幅提高的 QPS。具体介绍和改进原理，可以参考下面这两篇文章：
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- [Seata 基于改良版雪花算法的分布式 UUID 生成器分析](https://seata.io/zh-cn/blog/seata-analysis-UUID-generator.html)
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- [在开源项目中看到一个改良版的雪花算法，现在它是你的了。](https://www.cnblogs.com/thisiswhy/p/17611163.html)
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### 开源框架
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#### UidGenerator(百度)
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[UidGenerator](https://github.com/baidu/uid-generator) 是百度开源的一款基于 Snowflake(雪花算法)的唯一 ID 生成器。
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不过，UidGenerator 对 Snowflake(雪花算法)进行了改进，生成的唯一 ID 组成如下：
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- **sign(1bit)**:符号位（标识正负），始终为 0，代表生成的 ID 为正数。
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- **delta seconds (28 bits)**:当前时间，相对于时间基点"2016-05-20"的增量值，单位：秒，最多可支持约 8.7 年
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- **worker id (22 bits)**:机器 id，最多可支持约 420w 次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配，默认分配策略为用后即弃，后续可提供复用策略。
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- **sequence (13 bits)**:每秒下的并发序列，13 bits 可支持每秒 8192 个并发。
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可以看出，和原始 Snowflake(雪花算法)生成的唯一 ID 的组成不太一样。并且，上面这些参数我们都可以自定义。
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UidGenerator 官方文档中的介绍如下：
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自 18 年后，UidGenerator 就基本没有再维护了，我这里也不过多介绍。想要进一步了解的朋友，可以看看 [UidGenerator 的官方介绍](https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md)。
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#### Leaf(美团)
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[Leaf](https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf) 是美团开源的一个分布式 ID 解决方案 。这个项目的名字 Leaf（树叶） 起源于德国哲学家、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） 。这名字起得真心挺不错的，有点文艺青年那味了！
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Leaf 提供了 **号段模式** 和 **Snowflake(雪花算法)** 这两种模式来生成分布式 ID。并且，它支持双号段，还解决了雪花 ID 系统时钟回拨问题。不过，时钟问题的解决需要弱依赖于 Zookeeper（使用 Zookeeper 作为注册中心，通过在特定路径下读取和创建子节点来管理 workId） 。
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Leaf 的诞生主要是为了解决美团各个业务线生成分布式 ID 的方法多种多样以及不可靠的问题。
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Leaf 对原有的号段模式进行改进，比如它这里增加了双号段避免获取 DB 在获取号段的时候阻塞请求获取 ID 的线程。简单来说，就是我一个号段还没用完之前，我自己就主动提前去获取下一个号段（图片来自于美团官方文章：[《Leaf——美团点评分布式 ID 生成系统》](https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html)）。
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根据项目 README 介绍，在 4C8G VM 基础上，通过公司 RPC 方式调用，QPS 压测结果近 5w/s，TP999 1ms。
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#### Tinyid(滴滴)
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[Tinyid](https://github.com/didi/tinyid) 是滴滴开源的一款基于数据库号段模式的唯一 ID 生成器。
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数据库号段模式的原理我们在上面已经介绍过了。**Tinyid 有哪些亮点呢？**
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为了搞清楚这个问题，我们先来看看基于数据库号段模式的简单架构方案。（图片来自于 Tinyid 的官方 wiki:[《Tinyid 原理介绍》](https://github.com/didi/tinyid/wiki/tinyid%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D)）
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在这种架构模式下，我们通过 HTTP 请求向发号器服务申请唯一 ID。负载均衡 router 会把我们的请求送往其中的一台 tinyid-server。
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这种方案有什么问题呢？在我看来（Tinyid 官方 wiki 也有介绍到），主要由下面这 2 个问题：
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- 获取新号段的情况下，程序获取唯一 ID 的速度比较慢。
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- 需要保证 DB 高可用，这个是比较麻烦且耗费资源的。
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除此之外，HTTP 调用也存在网络开销。
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Tinyid 的原理比较简单，其架构如下图所示：
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相比于基于数据库号段模式的简单架构方案，Tinyid 方案主要做了下面这些优化：
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- **双号段缓存**：为了避免在获取新号段的情况下，程序获取唯一 ID 的速度比较慢。 Tinyid 中的号段在用到一定程度的时候，就会去异步加载下一个号段，保证内存中始终有可用号段。
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- **增加多 db 支持**：支持多个 DB，并且，每个 DB 都能生成唯一 ID，提高了可用性。
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- **增加 tinyid-client**：纯本地操作，无 HTTP 请求消耗，性能和可用性都有很大提升。
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Tinyid 的优缺点这里就不分析了，结合数据库号段模式的优缺点和 Tinyid 的原理就能知道。
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#### IdGenerator(个人)
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和 UidGenerator、Leaf 一样，[IdGenerator](https://github.com/yitter/IdGenerator) 也是一款基于 Snowflake(雪花算法)的唯一 ID 生成器。
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IdGenerator 有如下特点：
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- 生成的唯一 ID 更短；
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- 兼容所有雪花算法（号段模式或经典模式，大厂或小厂）；
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- 原生支持 C#/Java/Go/C/Rust/Python/Node.js/PHP(C 扩展)/SQL/ 等语言，并提供多线程安全调用动态库（FFI）；
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- 解决了时间回拨问题，支持手工插入新 ID（当业务需要在历史时间生成新 ID 时，用本算法的预留位能生成 5000 个每秒）；
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- 不依赖外部存储系统;
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- 默认配置下，ID 可用 71000 年不重复。
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IdGenerator 生成的唯一 ID 组成如下：
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- **timestamp (位数不固定)**:时间差，是生成 ID 时的系统时间减去 BaseTime(基础时间，也称基点时间、原点时间、纪元时间，默认值为 2020 年) 的总时间差（毫秒单位）。初始为 5bits，随着运行时间而增加。如果觉得默认值太老，你可以重新设置，不过要注意，这个值以后最好不变。
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- **worker id (默认 6 bits)**:机器 id，机器码，最重要参数，是区分不同机器或不同应用的唯一 ID，最大值由 `WorkerIdBitLength`（默认 6）限定。如果一台服务器部署多个独立服务，需要为每个服务指定不同的 WorkerId。
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- **sequence (默认 6 bits)**:序列数，是每毫秒下的序列数，由参数中的 `SeqBitLength`（默认 6）限定。增加 `SeqBitLength` 会让性能更高，但生成的 ID 也会更长。
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Java 语言使用示例：<https://github.com/yitter/idgenerator/tree/master/Java>。
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## 总结
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通过这篇文章，我基本上已经把最常见的分布式 ID 生成方案都总结了一波。
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除了上面介绍的方式之外，像 ZooKeeper 这类中间件也可以帮助我们生成唯一 ID。**没有银弹，一定要结合实际项目来选择最适合自己的方案。**
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不过，本文主要介绍的是分布式 ID 的理论知识。在实际的面试中，面试官可能会结合具体的业务场景来考察你对分布式 ID 的设计，你可以参考这篇文章：[分布式 ID 设计指南](./distributed-id-design)（对于实际工作中分布式 ID 的设计也非常有帮助）。
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