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[導(dǎo)讀]在數(shù)據(jù)量不大的時候,單庫單表完全可以支撐現(xiàn)有業(yè)務(wù),數(shù)據(jù)量再大一點搞個MySql主從同步也可以。數(shù)據(jù)量增長,到后期,需要進行分庫分表,顯然,這個時候需要一個全局唯一ID,而這個訂單號就是分布式ID。

在分布式系統(tǒng)中,生成唯一的ID是一個核心問題,特別是在需要確保數(shù)據(jù)完整性和避免沖突的場景中。以下是對五種分布式唯一ID生成方法的詳細闡述,包括它們的工作原理、優(yōu)缺點,以及對網(wǎng)絡(luò)依賴性的考量:

什么是分布式ID

在數(shù)據(jù)量不大的時候,單庫單表完全可以支撐現(xiàn)有業(yè)務(wù),數(shù)據(jù)量再大一點搞個MySql主從同步也可以。數(shù)據(jù)量增長,到后期,需要進行分庫分表,顯然,這個時候需要一個全局唯一ID,而這個訂單號就是分布式ID。

存在的問題

UUID完全可以滿足分布式唯一標識,但是在實際應(yīng)用過程中一般不采用,有幾個原因:

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

信息不安全:基于MAC地址生成的UUID算法會暴露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,因為太長對MySQL索引不利。(如果UUID作為數(shù)據(jù)庫主鍵,在InnoDB引擎下,UUID的無序性可能會引起數(shù)據(jù)位置頻繁變動,嚴重影響性能。)2、數(shù)據(jù)庫自增ID

利用MySQL自增的ID,可以達到數(shù)據(jù)唯一標識。但是分庫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題。

1. UUID(通用唯一標識符)

實現(xiàn)原理

工作方式:UUID是通過一系列算法生成的128位數(shù)字,通常基于時間戳、計算機硬件標識符、隨機數(shù)等元素。

全局唯一性:算法設(shè)計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

優(yōu)點:實現(xiàn)簡單,無需網(wǎng)絡(luò)交互,保證了ID的全球唯一性。

缺點:通常不能保證順序性,ID較長,可能導(dǎo)致存儲和索引效率低下。

網(wǎng)絡(luò)依賴性:無網(wǎng)絡(luò)依賴。

2. 數(shù)據(jù)庫序列

實現(xiàn)原理

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

順序性:保證了生成ID的順序性和唯一性。

優(yōu)缺點

優(yōu)點:簡單可靠,保證順序性。

缺點:可能成為系統(tǒng)的單點故障,對數(shù)據(jù)庫有較高的依賴。

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

3. 雪花算法(Twitter Snowflake)

Twitter開發(fā)的一種生成64位ID的服務(wù),基于時間戳、節(jié)點ID和序列號。

實現(xiàn)原理

工作方式:結(jié)合時間戳、工作機器的ID和序列號來生成64位的ID。時間戳保證了ID的唯一性和順序性,工作機器ID保證了在多機環(huán)境下的唯一性。

時間戳:確保ID按時間順序增長。

優(yōu)缺點

優(yōu)點:ID有時間順序,長度適中,生成速度快。

缺點:對系統(tǒng)時鐘有依賴,時鐘回撥會導(dǎo)致ID沖突。

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

4. 使用Redis實現(xiàn)分布式ID生成

Redis是一個高性能的鍵值數(shù)據(jù)庫,它可以用于生成分布式唯一標識符。

實現(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Redis實例。每個實例可以獨立生成ID,或者通過配置不同的起始值和步長來確保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載下也能快速生成ID,同時Redis的持久化和復(fù)制特性提高了系統(tǒng)的可靠性。

優(yōu)缺點分析

優(yōu)點:快速、簡單且易于擴展;支持高并發(fā)環(huán)境。

缺點:依賴于外部服務(wù)(Redis),需要管理和維護額外的基礎(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)庫分段(Database Segment)

這種方法涉及到使用數(shù)據(jù)庫來生成和管理ID段,以實現(xiàn)分布式ID的生成。

實現(xiàn)原理

ID段的分配:在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)一個起始ID和步長,每個應(yīng)用實例或服務(wù)節(jié)點從數(shù)據(jù)庫中獲取一個ID段,然后在本地生成ID,直到該段用完再從數(shù)據(jù)庫獲取新的段。

減少數(shù)據(jù)庫交互:每個節(jié)點在消耗完一個ID段之前不需要與數(shù)據(jù)庫交互,這減少了數(shù)據(jù)庫的負載,并提高了ID生成的效率。

避免沖突:通過確保每個節(jié)點獲取的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)缺點分析

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

缺點: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)庫設(shè)計。可能的ID浪費:如果某個服務(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:對網(wǎng)絡(luò)的依賴相對較低,只在申請新的ID段時需要訪問數(shù)據(jù)庫。

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生成唯一的ID。

協(xié)調(diào)機制:通過集群協(xié)調(diào)機制保證ID的唯一性和順序性。

優(yōu)缺點

優(yōu)點: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: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),因為它們需要在多個節(jié)點之間協(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,需要根據(jù)系統(tǒng)的具體需求和環(huán)境來決定。使用Redis的方法提供了高性能和易于擴展的解決方案,而使用數(shù)據(jù)庫分段的方法則在減少數(shù)據(jù)庫交互的同時,保證了ID的唯一性。在選擇合適的分布式ID生成策略時,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,以及對網(wǎng)絡(luò)的依賴程度。不同的方法各有優(yōu)勢和局限,應(yīng)根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求進行選擇。

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