浅谈常见的分布式ID生成方案

一、UUID

UUID是通用唯一标识码的缩写,其目的是让分布式系统中的所有元素都有唯一的辨识信息,而不需要通过中央控制器来指定唯一标识。

优点:

(1)降低全局节点的压力,使得主键生成速度更快;

(2)生成的主键全局唯一;

(3)跨服务器合并数据方便。

缺点:

(1)UUID占用16个字符,空间占用较多;

(2)不是递增有序的数字,数据写入IO随机性很大,且索引效率下降。

二、数据库主键自增

MySQL数据库设置主键且主键自动增长。

优点:

(1)INT和BIGINT类型占用空间较小;

(2)主键自动增长,IO写入连续性好;

(3)数字类型查询速度优于字符串。

缺点:

(1)并发性能不高,受限于数据库性能;

(2)分库分表,需要改造,复杂;

(3)自增-数据和数据量泄露。

三、Redis自增ID

Redis计数器,原子性自增。

优点: 使用内存,并发性能好 。

缺点:

(1)数据丢失;

(2)自增-数据量泄露。

四、雪花算法

大名鼎鼎的雪花算法,分布式ID的经典解决方案。雪花算法生成的ID组成如下所示:

(1)符号位,占用1位。

(2)时间戳,占用41位,可以支持69年的时间跨度。

(3)机器ID,占用10位。

(4)序列号,占用12位。一毫秒可以生成4095个ID。

优点:

(1)不依赖外部组件;

(2)性能好。

缺点: 时钟回拨。

相关推荐
zixu_star14 小时前
从单机到分布式:定时任务如何处理大量数据与执行失败?
分布式
lsc_blog1 天前
听到优化风声,先准备能由自己掌控的事
数据库·分布式·中间件·职场和发展·重构
Lansonli3 天前
大数据Spark(八十七):Spark-Submit 参数详解
大数据·分布式·spark
qq_452396233 天前
第二篇:《CommitLog + ConsumeQueue:一条日志解决 Kafka 多分区随机写的难题》
分布式·kafka
Alluxio3 天前
Alluxio + OCI:为 AI 工作负载实现亚毫秒访问延迟与可扩展吞吐
运维·数据库·人工智能·分布式·缓存·ai·语言模型
阿卡好可爱4 天前
Lua 热更新不生效:改完文件线上仍是旧逻辑,package.loaded 与 upvalue 重绑定详解
数据结构·分布式·后端·架构·lua
方方洛5 天前
ray教程-28-附录G-CICD与Slurm与云上调度
人工智能·分布式·机器学习
空奈qwq6 天前
【Kafka 从入门到实战】从手写一个队列到生产级消息中间件:架构、分区、消费组、零拷贝全解析
分布式·架构·kafka
山甫aa7 天前
锁一篇搞定:乐观锁、悲观锁、CAS、数据库锁与分布式锁【从零开始的 Web 后端学习】
java·数据库·分布式·后端·学习·web