分布式集群ID，摆脱全局ID锁之忧

后端

2023-10-20 00:02:12

在分布式集群系统中，每个节点独立生成ID，避免了单点故障的风险。在这种情况下，传统自增主键ID方案无法满足需求。因为自增主键ID需要一个全局的锁来保证ID的唯一性，这会成为系统性能的瓶颈，并且在分布式环境中很难实现。

分布式ID解决⽅案是指在分布式集群系统中生成唯一ID的技术和⽅案。分布式ID解决⽅案可以摆脱全局ID锁，提高系统性能和可用性。

分布式ID解决⽅案有很多种，常用的⽅案包括：

数据库自增ID ：这种⽅案利用数据库的自增主键功能来生成唯一ID。优点是实现简单，缺点是性能较低，并且存在单点故障的风险。
UUID ：UUID是Universally Unique Identifier的缩写，是一种128位的唯一ID。优点是生成速度快，缺点是UUID太长，存储和传输成本高。
Snowflake ：Snowflake是一种开源的分布式ID生成器，它采用一种算法来生成唯一ID。优点是性能高，缺点是需要部署额外的服务。

下面，我们将详细介绍一下Snowflake分布式ID解决⽅案。

Snowflake分布式ID解决⽅案

Snowflake是一个开源的分布式ID生成器，它采用一种算法来生成唯一ID。Snowflake算法将ID分为4部分：

秒级时间戳 ：这部分表示ID生成的时间戳，单位为秒。
机器ID ：这部分表示ID生成的机器ID。
序号：这部分表示ID生成的序号。
数据中心ID ：这部分表示ID生成的数据中心ID。

Snowflake算法通过将这4部分组合起来生成唯一ID。这种算法的好处是：

性能高 ：Snowflake算法可以每秒生成数百万个唯一ID。
可扩展性强 ：Snowflake算法可以很容易地扩展到更多的机器上。
可用性高 ：Snowflake算法可以在一台机器故障的情况下继续生成唯一ID。

Snowflake算法的实现

Snowflake算法的实现相对简单，它可以很容易地用Java、Python或其他编程语言实现。Snowflake算法的Java实现如下：

public class SnowflakeIdWorker {

    private static final long EPOCH = 1420041600000L; // 起始时间戳
    private static final long WORKER_ID_BITS = 10L; // 机器ID所占的位数
    private static final long DATACENTER_ID_BITS = 5L; // 数据中心ID所占的位数
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L; // 序列号所占的位数

    private static final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS; // 机器ID左移位数
    private static final long DATACENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS; // 数据中心ID左移位数
    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATACENTER_ID_BITS; // 时间戳左移位数

    private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BITS); // 序列号掩码
    private static final long WORKER_ID_MASK = ~(-1L << WORKER_ID_BITS); // 机器ID掩码
    private static final long DATACENTER_ID_MASK = ~(-1L << DATACENTER_ID_BITS); // 数据中心ID掩码

    private long workerId; // 机器ID
    private long datacenterId; // 数据中心ID
    private long sequence = 0L; // 序列号
    private long lastTimestamp = -1L; // 上一次时间戳

    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.");
        }
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        long id = ((timestamp - EPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) |
                (datacenterId << DATACENTER_ID_SHIFT) |
                (workerId << WORKER_ID_SHIFT) |
                sequence;
        return id;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

}