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[導(dǎo)讀]在數(shù)據(jù)量不大的時(shí)候,單庫(kù)單表完全可以支撐現(xiàn)有業(yè)務(wù),數(shù)據(jù)量再大一點(diǎn)搞個(gè)MySql主從同步也可以。數(shù)據(jù)量增長(zhǎng),到后期,需要進(jìn)行分庫(kù)分表,顯然,這個(gè)時(shí)候需要一個(gè)全局唯一ID,而這個(gè)訂單號(hào)就是分布式ID。

在分布式系統(tǒng)中,生成唯一的ID是一個(gè)核心問(wèn)題,特別是在需要確保數(shù)據(jù)完整性和避免沖突的場(chǎng)景中。以下是對(duì)五種分布式唯一ID生成方法的詳細(xì)闡述,包括它們的工作原理、優(yōu)缺點(diǎn),以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)依賴性的考量:

什么是分布式ID

在數(shù)據(jù)量不大的時(shí)候,單庫(kù)單表完全可以支撐現(xiàn)有業(yè)務(wù),數(shù)據(jù)量再大一點(diǎn)搞個(gè)MySql主從同步也可以。數(shù)據(jù)量增長(zhǎng),到后期,需要進(jìn)行分庫(kù)分表,顯然,這個(gè)時(shí)候需要一個(gè)全局唯一ID,而這個(gè)訂單號(hào)就是分布式ID。

存在的問(wèn)題

UUID完全可以滿足分布式唯一標(biāo)識(shí),但是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中一般不采用,有幾個(gè)原因:

存儲(chǔ)成本高:UUID太長(zhǎng),16字節(jié)128位,以36長(zhǎng)度的字符串表示,很多場(chǎng)景不適用。

信息不安全:基于MAC地址生成的UUID算法會(huì)暴露MAC地址,曾經(jīng)梅麗莎病毒的制造者就是根據(jù)UUID尋找的。

不符合MySQL主鍵要求:MySQL官方有明確的建議,主鍵要盡量越短越好,因?yàn)樘L(zhǎng)對(duì)MySQL索引不利。(如果UUID作為數(shù)據(jù)庫(kù)主鍵,在InnoDB引擎下,UUID的無(wú)序性可能會(huì)引起數(shù)據(jù)位置頻繁變動(dòng),嚴(yán)重影響性能。)2、數(shù)據(jù)庫(kù)自增ID

利用MySQL自增的ID,可以達(dá)到數(shù)據(jù)唯一標(biāo)識(shí)。但是分庫(kù)分表后不能保證整體的ID唯一。為了避免這種情況,有以下兩種方式可以解決該問(wèn)題。

1. UUID(通用唯一標(biāo)識(shí)符)

實(shí)現(xiàn)原理

工作方式:UUID是通過(guò)一系列算法生成的128位數(shù)字,通?;跁r(shí)間戳、計(jì)算機(jī)硬件標(biāo)識(shí)符、隨機(jī)數(shù)等元素。

全局唯一性:算法設(shè)計(jì)確保了即使在分布式系統(tǒng)中也能生成全局唯一的ID。

優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,無(wú)需網(wǎng)絡(luò)交互,保證了ID的全球唯一性。

缺點(diǎn):通常不能保證順序性,ID較長(zhǎng),可能導(dǎo)致存儲(chǔ)和索引效率低下。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:無(wú)網(wǎng)絡(luò)依賴。

2. 數(shù)據(jù)庫(kù)序列

實(shí)現(xiàn)原理

工作方式:基于中央數(shù)據(jù)庫(kù)的序列生成器,如自增ID,每次請(qǐng)求時(shí)遞增序列值。

順序性:保證了生成ID的順序性和唯一性。

優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):簡(jiǎn)單可靠,保證順序性。

缺點(diǎn):可能成為系統(tǒng)的單點(diǎn)故障,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有較高的依賴。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:高度依賴網(wǎng)絡(luò),所有ID生成請(qǐng)求都需要訪問(wèn)中央數(shù)據(jù)庫(kù)。

3. 雪花算法(Twitter Snowflake)

Twitter開(kāi)發(fā)的一種生成64位ID的服務(wù),基于時(shí)間戳、節(jié)點(diǎn)ID和序列號(hào)。

實(shí)現(xiàn)原理

工作方式:結(jié)合時(shí)間戳、工作機(jī)器的ID和序列號(hào)來(lái)生成64位的ID。時(shí)間戳保證了ID的唯一性和順序性,工作機(jī)器ID保證了在多機(jī)環(huán)境下的唯一性。

時(shí)間戳:確保ID按時(shí)間順序增長(zhǎng)。

優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):ID有時(shí)間順序,長(zhǎng)度適中,生成速度快。

缺點(diǎn):對(duì)系統(tǒng)時(shí)鐘有依賴,時(shí)鐘回?fù)軙?huì)導(dǎo)致ID沖突。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:通常無(wú)需網(wǎng)絡(luò)交互,除非在多機(jī)器環(huán)境中同步機(jī)器ID。

4. 使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式ID生成

Redis是一個(gè)高性能的鍵值數(shù)據(jù)庫(kù),它可以用于生成分布式唯一標(biāo)識(shí)符。

實(shí)現(xiàn)原理

利用Redis的原子操作:Redis提供了原子性的INCR和INCRBY命令,可用于生成唯一的遞增數(shù)值。這些數(shù)值可以作為唯一ID。

分布式環(huán)境中的應(yīng)用:在分布式環(huán)境中,可以部署多個(gè)Redis實(shí)例。每個(gè)實(shí)例可以獨(dú)立生成ID,或者通過(guò)配置不同的起始值和步長(zhǎng)來(lái)確保ID的全局唯一性。

高性能和可靠性:Redis的高性能確保了即使在高負(fù)載下也能快速生成ID,同時(shí)Redis的持久化和復(fù)制特性提高了系統(tǒng)的可靠性。

優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn):快速、簡(jiǎn)單且易于擴(kuò)展;支持高并發(fā)環(huán)境。

缺點(diǎn):依賴于外部服務(wù)(Redis),需要管理和維護(hù)額外的基礎(chǔ)設(shè)施。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:高度依賴網(wǎng)絡(luò)。

5. 使用數(shù)據(jù)庫(kù)分段(Database Segment)

這種方法涉及到使用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)生成和管理ID段,以實(shí)現(xiàn)分布式ID的生成。

實(shí)現(xiàn)原理

ID段的分配:在數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)設(shè)一個(gè)起始ID和步長(zhǎng),每個(gè)應(yīng)用實(shí)例或服務(wù)節(jié)點(diǎn)從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取一個(gè)ID段,然后在本地生成ID,直到該段用完再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)獲取新的段。

減少數(shù)據(jù)庫(kù)交互:每個(gè)節(jié)點(diǎn)在消耗完一個(gè)ID段之前不需要與數(shù)據(jù)庫(kù)交互,這減少了數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載,并提高了ID生成的效率。

避免沖突:通過(guò)確保每個(gè)節(jié)點(diǎn)獲取的ID段不重疊,可以保證生成的ID在全系統(tǒng)范圍內(nèi)是唯一的。

優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn):減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的頻繁訪問(wèn),提高了性能;適合在分布式系統(tǒng)中使用。

缺點(diǎn):管理復(fù)雜性:管理不同的ID段需要額外的邏輯和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)??赡艿腎D浪費(fèi):如果某個(gè)服務(wù)或?qū)嵗谟猛昶銲D段之前下線或重啟,可能導(dǎo)致分配的ID未被完全使用。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴相對(duì)較低,只在申請(qǐng)新的ID段時(shí)需要訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

6. 分布式鍵生成服務(wù)(如Zookeeper、etcd)

分布式協(xié)調(diào)服務(wù)在集群中生成唯一ID。

實(shí)現(xiàn)原理

工作方式:這些服務(wù)提供了分布式鎖和原子性操作來(lái)生成唯一的ID。

協(xié)調(diào)機(jī)制:通過(guò)集群協(xié)調(diào)機(jī)制保證ID的唯一性和順序性。

優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):提供了更加靈活和可控的ID生成方式,適合分布式環(huán)境。

缺點(diǎn):引入外部依賴,增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:高度依賴網(wǎng)絡(luò),因?yàn)樗鼈冃枰诙鄠€(gè)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)調(diào)ID的生成。

總結(jié)

在選擇分布式唯一ID生成的方法時(shí),需要根據(jù)系統(tǒng)的具體需求和環(huán)境來(lái)決定。使用Redis的方法提供了高性能和易于擴(kuò)展的解決方案,而使用數(shù)據(jù)庫(kù)分段的方法則在減少數(shù)據(jù)庫(kù)交互的同時(shí),保證了ID的唯一性。在選擇合適的分布式ID生成策略時(shí),應(yīng)考慮系統(tǒng)的規(guī)模、性能需求、ID的順序性和唯一性要求,以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度。不同的方法各有優(yōu)勢(shì)和局限,應(yīng)根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇。

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