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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Architecture/talk-about-global-id/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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在日常开发中，数据库的id是不可少的。在各个场景下会有不同的选择，本文对互联网上常见的ID算法进行归纳，希望对工程师们有一点点帮助。

1. 数据库自增

  1. MySQL、Oracle、PGSQL等关系数据库的id主键自增
  2. Redis、Memcached等K/V数据库的incr操作自增
    • 需要考虑持久化的问题
  3. MongoDB自己维护一个id自增集合
    • MongoDB的Update操作支持incr操作，因此可以这么做。
    • 该方式适用于支持该操作的其他数据库。

2. 类UUID算法

  1. UUID
  2. MongoDB的ObjectId

3. SnowFlake

3.1 Twitter-Snowflake

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。

64bits从左往右依次是

  • 1bit 保留
  • 41bits 时间戳
    • 支持69.7年需要的id。2 ^41 /365/24/60/60/1000=69.7
  • 10bits work-id
    • 支持1024个work
  • 12bits sequence-id
    • 支持每work每毫秒4096个id
    • 支持每work每秒4096000个id
    • 若当前毫秒超过4096，则sleep1毫秒，获取下一毫秒的自增

** snowflake的意义，不仅仅在于提供了解决方式，更多的是一种基于Long长度实现具有时间相关性的id自增序列。因此，很多公司基于它进行二次改造适应自己的场景 **

3.2 Instagram SnowFlake

去中性化，基于PGSQL实现

64bits从左至右依次是

  • 41bits 时间戳
  • 13bits logic-shard-id
  • 10bits sequence-id

实现方式

  • 根据share-key获取对应的PGSQL实例-库
  • id使用PGSQL的存储过程
  • 13bits = share-key对应值%logic-share-id
  • 10bits = 该Table的auto_increment_id%(2 ^10)

好处

  • 去中性化
  • 根据id可以获得对应PGSQL实例-库

3.3 Simpleflake

64bits

  • 去中性化
  • 将work-id的12bits给sequence-id。完全随机，每毫秒有1/(2^22 )出现冲突的情况。数据量大时需要注意。
  • 未来可以平滑迁移到Twitter SnowFlake

3.4 Boundary flake

去中性化，基于erlang实现 128bits从左到右依次是

  • 64bits 时间戳
    • 和毫秒时间戳等长
  • 48bits work-id
    • 和mac地址等长，使用时要避免相同mac多个进程
  • 14bits sequence-id

3.5 自己的想法

参考Instagram SnowFlake的做法

去中心化，基于redis实现 64bits从左到右依次是

  • 1bit 保留
  • 41bits 时间戳
  • 12bits 基于logic-shard-id
  • 10bits 基于时间戳+logic-shard-id在redis里自增

4. 参考文章

知识星球

  1. 互联网分布式id生成方法|msup微课干货
  2. 服务化框架－分布式Unique ID的生成方法一览
  3. 分布式系统中 Unique ID 的生成方法

草稿

  1. 2实例、4分表
  • a：024*6
  • b：135*7
  1. 4实例、4分表
  • a：048*12
  • b：159*13
  • c：2610*14
  • d：3711*15

扩展方式：

  • a与c双主〈a c〉
  • b与d双主〈b d〉
文章目录
  1. 1. 1. 数据库自增
  2. 2. 2. 类UUID算法
  3. 3. 3. SnowFlake
    1. 3.1. 3.1 Twitter-Snowflake
    2. 3.2. 3.2 Instagram SnowFlake
    3. 3.3. 3.3 Simpleflake
    4. 3.4. 3.4 Boundary flake
    5. 3.5. 3.5 自己的想法
  4. 4. 4. 参考文章
  5. 5. 草稿