分布式ID生成器：跳出MySQL自增ID 局限

2023-11-18 19:42:47

技巧：打破 MySQL 自增 ID 局限，实现分布式 ID 生成

MySQL数据库中自增列能够为表的新行产生一个按升序增长的正整数序列，常常用于生成订单号、编号等。然而，当系统扩展到分布式架构时，MySQL自增ID的局限便显现出来。本文将带领您深入理解分布式ID生成器的工作原理，并提供具体的实现方案，帮助您轻松应对分布式系统中的ID生成挑战。

跳出局限，迈向分布式ID生成器

MySQL自增ID的局限在于其单点性。当数据库是系统唯一的ID来源时，一旦数据库出现故障，整个系统的ID生成就会陷入瘫痪。同时，自增ID在分布式系统中也难以实现全局唯一性，容易造成ID重复。

分布式ID生成器正是为解决这些局限而生。它突破了MySQL自增ID的限制，在分布式系统中实现全局唯一且有序递增的ID生成。

分布式ID生成器的实现方案

分布式ID生成器有多种实现方案，常见的方案包括：

UUID(Universally Unique Identifier)： UUID是一种通用唯一识别码，它由32个十六进制数字组成，可以保证在同一时空中的唯一性。UUID的缺点是生成效率较低，并且不具有顺序性。
Twitter的Snowflake算法： Snowflake算法是一种分布式ID生成算法，它由Twitter开源发布。Snowflake算法能够生成64位长的ID，其中包含时间戳、机器ID和序列号。Snowflake算法的优点是生成效率高，并且能够保证全局唯一性和顺序性。
百度UID生成器： 百度UID生成器是一种开源的分布式ID生成器，它采用了一种名为“递增Hash”的技术来实现ID的全局唯一性和顺序性。百度UID生成器的优点是生成效率高，并且能够适应大规模的分布式系统。

具体实现与实践

在实际项目中，您可以根据自己的需求选择合适的分布式ID生成器方案。下面以Twitter的Snowflake算法为例，介绍如何在Java中实现一个分布式ID生成器：

public class SnowflakeIdWorker {
    private final long twepoch;
    private final long workerId;
    private final long datacenterId;
    private long sequence;

    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        this.twepoch = 1288834974657L;
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = 0L;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
        }
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & 4095;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - twepoch) << 22) |
                (datacenterId << 17) |
                (workerId << 12) |
                sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}