分布式ID生成解决方案

1.1 UUID

这是常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。

优点：
1）简单，代码方便。
2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。
3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。
缺点：
1）没有排序，无法保证趋势递增。
2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。
3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。
4）传输数据量大
5）不可读。

1.2 Redis

当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作INCR和INCRBY来实现。

优点：
1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。

2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点：
1）如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。

2）需要编码和配置的工作量比较大。

3）网络传输造成性能下降。

1.3 开源算法snowflake

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0

package com.changgou.util;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
/** * <p>名称：IdWorker.java</p> * <p>描述：分布式自增长ID</p> * <pre> * Twitter的 Snowflake　JAVA实现方案 * </pre> * 核心代码为其IdWorker这个类实现，其原理结构如下，我分别用一个0表示一位，用—分割开部分的作用： * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000 * 在上面的字符串中，第一位为未使用（实际上也可作为long的符号位），接下来的41位为毫秒级时间， * 然后5位datacenter标识位，5位机器ID（并不算标识符，实际是为线程标识）， * 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数，加起来刚好64位，为一个Long型。 * 这样的好处是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和机器ID作区分）， * 并且效率较高，经测试，snowflake每秒能够产生26万ID左右，完全满足需要。 * <p> * 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加)) * * @author Polim */
public class IdWorker { 
    // 时间起始标记点，作为基准，一般取系统的最近时间（一旦确定不能变动）
    private final static long twepoch = 1288834974657L;
    // 机器标识位数
    private final static long workerIdBits = 5L;
    // 数据中心标识位数
    private final static long datacenterIdBits = 5L;
    // 机器ID最大值
    private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 数据中心ID最大值
    private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    // 毫秒内自增位
    private final static long sequenceBits = 12L;
    // 机器ID偏左移12位
    private final static long workerIdShift = sequenceBits;
    // 数据中心ID左移17位
    private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    // 时间毫秒左移22位
    private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    /* 上次生产id时间戳 */
    private static long lastTimestamp = -1L;
    // 0，并发控制
    private long sequence = 0L;
    private final long workerId;
    // 数据标识id部分
    private final long datacenterId;
    public IdWorker(){ 
        this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
        this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
    }
    /** * @param workerId * 工作机器ID * @param datacenterId * 序列号 */
    public IdWorker(long workerId, long datacenterId) { 
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { 
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { 
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
    /** * 获取下一个ID * * @return */
    public synchronized long nextId() { 
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) { 
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        if (lastTimestamp == timestamp) { 
            // 当前毫秒内，则+1
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) { 
                // 当前毫秒内计数满了，则等待下一秒
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else { 
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        // ID偏移组合生成最终的ID，并返回ID
        long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (datacenterId << datacenterIdShift)
                | (workerId << workerIdShift) | sequence;
        return nextId;
    }
    private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) { 
        long timestamp = this.timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) { 
            timestamp = this.timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    private long timeGen() { 
        return System.currentTimeMillis();
    }
    /** * <p> * 获取 maxWorkerId * </p> */
    protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) { 
        StringBuffer mpid = new StringBuffer();
        mpid.append(datacenterId);
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        if (!name.isEmpty()) { 
            /* * GET jvmPid */
            mpid.append(name.split("@")[0]);
        }
        /* * MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位 */
        return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
    }
    /** * <p> * 数据标识id部分 * </p> */
    protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) { 
        long id = 0L;
        try { 
            InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
            if (network == null) { 
                id = 1L;
            } else { 
                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
                id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
                        | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
                id = id % (maxDatacenterId + 1);
            }
        } catch (Exception e) { 
            System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
        }
        return id;
    }
    public static void main(String[] args) { 
        IdWorker idWorker=new IdWorker(0,0);
        for(int i=0;i<10000;i++){ 
            long nextId = idWorker.nextId();
            System.out.println(nextId);
        }
    }
}