分布式ID系统设计(1)

分布式ID系统设计(1)

复制代码
在分布式服务中,需要对data和message进行唯一标识。
比如订单、支付等。然后在数据库分库分表之后也需要一个唯一id来表示。
基于DB的自增就肯定不能满足了。这个时候能够生成一个Global的唯一ID的服务就很有必要

我们姑且把它叫做id-server 。那么这么个id-server的设计和考虑需要什么

  1. 全局唯一:不能出现重复的id号 最基本要求。
  2. 趋势递增: 在innodb中使用的是聚集索引。B+Tree的pk最好是有序的
  3. 单调递增:保证下一个id一定要大于上一个id
  4. 安全:如果ID是连续的 被爬虫的可能性能就很大。有一些场景下会需要id的无序

上述 1 2 3对应三类场景。而且3和4是互斥的,不能使用同一个方案满足。

出了上述的对于id号码的要求。架构层还需要id-server可用性非常高。如果id-server瘫痪整个业务系统都是不可用的。基本就是业务瘫痪。

由上述的 总结出一个id-server 需要满足:

  1. 平均延迟和TP999延迟都要尽可能低;
  2. 高可用尽量满足99999
  3. QPS一定要高

常见方法介绍

UUID

uuid 标准包含32个16进制数字,以连字号为5段,形式8-4-4-4-12的36个字符。

Java下的UUID

· 优点:性能非常高 本地生成。没有任何网络消耗

. 缺点:

1.不容易存储。uuid太长 16字节128位 36长度字符串。很多场景不适用

2.信息不安全。毕竟里面包了mac地址 造成mac泄漏

3 id作pk的时候在某些场景下会有性能问题。比如MySQL-DB pk.无序的pk会导致数据位置频繁变动。严重影响性能。

类snowFlake方案

snowFlake 组成:

0(首位不用)-xxxxx(41位时间戳)-workerID(10位)-xxxx(12位序列号)

41位的时间可以表示(1L<<41) 大概是68年的时间 10位机器码可以表示1024机器。如果对idc划分有需求 可以划分一部分bit给idc 剩下的给workid。12个自增可以表示2的12次个ID。总的QPS应该能达到几百万

  • 优点:
    1. 毫秒数在高位 自增序列在低位。整个id都是趋势递增
    2. 不依赖数据库 以服务的方式部署 稳定性更高。生成ID的性能也高
    3. 可以根据自身业务特性分配bit位。较为灵活
  • 缺点:
    1. 强依赖机器时钟,如果机器上时钟回拨,会导致id重复或者服务不可用
相关推荐
曹牧4 小时前
C#:空合并运算符
java·前端·数据库
布吉岛的石头4 小时前
Java 程序员第 50 阶段2:预训练的目标函数:自回归语言建模本质
java·开发语言·人工智能·深度学习·回归·transformer
golang学习记5 小时前
IDEA 2026年的玩法已经完全不同
java·ide·intellij-idea
紧跟先前的步伐5 小时前
Go AI Agent 实战 05|Temperature 与生成参数:让模型输出可控
java·人工智能·golang
金銀銅鐵5 小时前
[Java] 展示添加元素时 ArrayList 的内部变化
java·后端·ai编程
斌糖雪梨5 小时前
spring auth 核心流程详解
java·后端·spring
文丑颜不良啊7 小时前
LeetCode201~225题目解析
java·leetcode
SL_staff9 小时前
4G设备掉线三层归因指南:SIM卡、模组、JVS-IOT网关配置精准锁定
java·物联网·产品
Wang's Blog9 小时前
Java 项目实战: 交友项目 - 黑名单:取消黑名单
java·windows·交友
杨杨杨大侠10 小时前
DeepSeek Harness:连 Agent Loop 都能替换的插件架构
java·人工智能·agent