前言

关于什么是分布式ID

数据量不是很多的时候，单一个数据库表可以支撑其业务，即使数据在大也可以主从复制
到一定量的数据时，实现分库分表的时候，就需要一个全局唯一的ID，订单的编号就是分布式ID

关于上面牵扯到的主从复制
可看我之前的文章进行查缺补漏
关于主从复制的超详细解析（全）

关于数据库的分布式ID可看我之前在Mycat种提及到

具体都有如下：

在实现分库分表的情况下，数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此，Mycat 提供了全局 sequence

• 本地文件

优点：本地加载，读取速度较快
缺点：抗风险能力差，Mycat 所在主机宕机后，无法读取本地文件

• 数据库方式

利用数据库一个表 来进行计数累加。但是并不是每次生成序列都读写数据库，这样效率太低。Mycat 会预加载一部分号段到 Mycat 的内存中，这样大部分读写序列都是在内存中完成的。如果内存中的号段用完了 Mycat 会再向数据库要一次

• 时间戳方式

全局序列ID= 64 位二进制 (42(毫秒)+5(机器 ID)+5(业务编码)+12(重复累加) 换算成十进制为 18 位数的
long 类型，每毫秒可以并发 12 位二进制的累加。
优点：配置简单
缺点：18 位 ID 过长

而涉及到程序上实现的分布式ID可看下面的文章
可通过UUID、雪花算法等

1. UUID

具体UUID是什么以及可看我之前的文章
java之UUID.randomUUID().toString()详细解析（全）
这里直接push过来

UUID 是 通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，主要是让让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识信息。

• 为了提高效率，常用的UUID可缩短至16位比特数值
• 使用UUID的一个好处是可以为新的服务创建新的标识符

==源码==
生成的UUID标识符16位具体信息如下：

• （1）当前日期和时间，值第一部分与时间有关（如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同）
• （2）时钟序列
• （3）全局唯一的IEEE机器识别号（如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得）

 public static UUID randomUUID() {
       
        SecureRandom ng = Holder.numberGenerator;
        byte[] randomBytes = new byte[16];
        ng.nextBytes(randomBytes);
        randomBytes[6]  &= 0x0f;  /* clear version        */
        randomBytes[6]  |= 0x40;  /* set to version 4     */
        randomBytes[8]  &= 0x3f;  /* clear variant        */
        randomBytes[8]  |= 0x80;  /* set to IETF variant  */
        return new UUID(randomBytes);
}

==通过randomUUID().toString()生成==
随机生成UUID的标识符是UUID类中的方法
而UUID.randomUUID().toString()是javaJDK提供的一个自动生成主键的方法

public class ThreadDemo4 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建ArrayList集合
      List<String> list = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i <30; i++) {

            new Thread(()->{
                //向集合添加内容
                list.add(UUID.randomUUID().toString());
                //从集合获取内容
                System.out.println(list);
            },String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

代码截图

2. 数据库自增

前言中也有提及到数据库的方式，但是mycat的方式是放一定的序列到内存中，如果宕机之后，前面的序列不会更改，但是刚开始的序列号和之前的序列号会断开，也可以保证高可用

这种数据库的自增是通过数据库种的auto_increment,

用它来实现分布式服务风险比较大

3. 数据库集群

改进上面单个数据库自增的模式，因为怕宕机
那就多加入一个从机，实现主从复制或者是双主模式等

具体的规则就是设置一个起始值和步长值，实现两个mysql的不一样值
具体设置的方法为：

set @@auto_increment_offset = 1;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

但是如果突然加进来第三个服务器，前面两个序列号就都要重改，也比较麻烦

4. 数据库号段

从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，生成的自增ID加载到内存中

这与一开始前言所提及到的mycat比较相像
但是mycat是已经把一部分号段放置到内存中
而这里是在数据库取一部分，再放置到内存中，逻辑不一样

加入号段之后，在每个号段还要加上乐观锁（在数据库表中增加一个version字段），防止高并发的数据量
关于这部分乐观锁可看我之前的文章补充一些知识点，这里就不再赘述
java中各类锁的机制详细解析（全）

不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多，因为有了缓存在内存中了

5. redis模式

利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增

考虑到redis持久化的问题。redis有两种持久化方式RDB和AOF：

(1)RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。

(2)AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。

6. 雪花算法

指定机器 & 同一时刻 & 某一并发序列，是唯一的。据此可生成一个64 bits的唯一ID（long）

组成部分（64bit）
1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。
2.时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。
3.工作机器id 占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，做多可以容纳1024个节点。
4.序列号 占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生4096个ID。

SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢： 同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304

==最核心的是中间的10位工作机器ID的分配，做到自动生成workID，避免运维人员的去分配==

关于雪花算法详细分析可看这篇文章
理解分布式id生成算法SnowFlake

7. 其他

关于其他的自增，分布式ID，各大公司都有其一套的的算法
比如：

• 滴滴出品（TinyID）

数据库中保存了可用的id号段，tinyid会将可用号段加载到内存中，之后生成id会直接内存中产生

• 百度 （Uidgenerator）

百度的雪花算法是通过数据库来生成workID

• 美团（Leaf）

美团是通过Zookeeper持久顺序节点的特性自动对snowflake节点配置wokerID

总结