本文转载自微信公众号《Java极客技术》，作者鸭血范。转载本文请联系Java极客技术公众号。在前言里，我先说说为什么我们需要分布式ID，分布式ID用来解决什么问题。当我们的项目还是单体结构的时候，我们可以通过数据库的自增ID来解决很多数据识别问题。但是随着我们业务的发展，我们的架构会逐渐向分布式架构演进。这个时候使用数据的自增ID就不行了，因为一个业务的数据可能会放在几个数据库中。这个时候，我们需要一个分布式ID来标识一条数据，所以我们需要一个分布式ID生成服务。那么分布式身份服务有哪些需求和挑战呢？要求全局唯一性：由于是用来标识数据唯一性的，一个分布式ID必须是全局唯一的，在同一个业务下的各个服务下是一致的，不会改变，这是一个基本要求；globalincrement：increment也很好理解，我们需要保证生成的ID是顺序自增的，因为很多时候ID是给人看的，如果不自增，缺乏很多可读性；信息安全：分布式ID的安全性也很重要，因为我们提到生成的ID是增量的，可能会让竞争对手知道我们生成ID的频率，这在电商等场景下是个大问题，但是经常和全局增量冲突；高可用：分布式ID生成服务必须是高可用的。毕竟，一旦无法生成ID，后续的所有服务都无法继续使用；目前的互联网实现了通用的分布式ID。根据不同的业务场景和需求，分布式ID有几种实现方式：UUID；雷迪斯;变形的数据库自增ID；推特雪花算法美团的Leaf——雪花算法的变形；UUID写Java的朋友一定对UUID不陌生。7dbb9f04-d15e-4c88-b74b-72a35e0d7580这是一个标准的UUID。需求中的第一点，但是显然没有全局自增，这种分布式ID的可读性很差，如果只是用来记录日志或者不需要人看懂的场景，可以使用过，但不适合我们这里所说的业务数据的唯一标识。而如果将这个无序的UUID作为主键，会严重影响性能。RedisRedis有一个incr命令。该命令可以保证原子递增，也可以在一定程度上生成一个全局ID。但是，使用Redis有两个问题：不美观。虽然我们需要的是全局ID，但是incr命令是从1开始的整数，所以全局ID的长度会不一致。虽然也可以用来标识业务数据的唯一性，但由于不携带日期信息，在某些场景下也缺乏可读性；依赖Redis的高可用，因为Redis是基于内存的，为了保证ID不丢失，需要持久化Redis。不过Redis的两种持久化方式各有优缺点。具体可以参考上一篇采访者：请说说Redis是如何保证宕机后数据不丢失的；数据库自增ID前面我们提到，单个数据库在分布式环境下是不能再使用自增ID的，因为每个MySQL实例的自增ID都是从1开始，步长依次递增1。在这个case，很容易想到是否可以考虑为每个数据库设置不同的步长。如果我们设置不同的步长，这样可以保证每个数据库实例都能生成一个ID，不重复。一个简单的系统虽然可以这么用，但是还是有几个问题：依赖数据库DB，在分布式环境下，如果过多依赖数据库是有风险的，不能支持高并发，尤其是一些电商transactions场景下，数据库无法处理每秒几十万的QPS；不同数据库实例的数据不能直接链接，需要额外的存储将数据串起来，增加业务复杂度；推特的雪花算法——snowflake雪花算法是推特开源的分布式ID生成算法。这个算法提供了一个标准的思路。很多公司都参考这个算法做了自己的实现。比较有名的是美团的Leaf。这里重点介绍雪花算法是如何实现的。有兴趣的可以参考文章https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html看美团的leaf实现原理。SnowflakeAlgorithm的思想是整体化为部分，将分布式ID的生成分发到各个机房和机器上，用一个64位的long类型结构来表示一个ID。64的结构如下，第一个符号Bit0，然后是41位时间戳，后面10位是机房加机，最后12位是序号。上面的结构就是雪花算法的基本结构。不同的公司会根据自己的业务做出相应的调整。有的可以使用32位或者其他数字，时间戳的位数也可以根据实际情况调整。10位workerID有机房的公司可以用机房和机器组成，没有机房的公司可以直接用机器组成，也可以根据情况适当调整序位。我们可以做个简单的计算，41位的时间位就是2^41/(365*24*3600*1000)=69年，每台机器每毫秒可以生成2^12=4096个ID。这是否意味着我们的代码只能运行69年？事实上，它不是。这里的服务在启动的时候会设置一个初始值，这里的时间戳就是机器时间和初始值的差值。那么SnowFlake算法有哪些优缺点呢？因为有时间戳，满足了自增的要求，也有一定的可读性；每个服务都可以直接在自己的机器上生成唯一的ID，只需要配置机房和机器号即可；长度可根据业务调整；缺点是它取决于机器的时钟。如果机器时钟有问题，生成的ID可能重复，需要控制；结合以上原理，我们可以通过Java代码来实现，代码如下：publicclassSnowFlakeUtil{//初始时间戳privatefinalstaticlongSTART_TIMESTAMP=1624796691000L;//数据中心占用的位数privatefinalstaticlongDATA_CENTER_BIT=5;//数量ofdigitscompoundbythemachineidentificationprivatefinalstaticlongMACHINE_BIT=5;//序列号占用的位数privatefinalstaticlongSEQUENCE_BIT=12;/***各部分的最大值*/privatefinalstaticlongMAX_SEQUENCE=~(-1L<
