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
代码漫谈2 小时前
深入RabbitMQ腹地:核心概念、底层原理与生产级实践
分布式·消息队列·rabbitmq
旷世奇才李先生11 小时前
Redis高级实战:分布式锁、缓存穿透与集群部署(附实战案例)
redis·分布式·缓存
代码漫谈18 小时前
RabbitMQ 解析:核心价值、环境搭建与应用
分布式·消息队列·rabbitmq
爱浦路 IPLOOK20 小时前
分布式UPF架构:让5G网络更灵活、更低时延
分布式·5g·架构
juniperhan21 小时前
Flink 系列第15篇:Flink 侧输出(Side Output)详解及实践
java·大数据·分布式·flink
卷毛的技术笔记1 天前
从零到一:深入浅出分布式锁原理与Spring Boot实战(Redis + ZooKeeper)
java·spring boot·redis·分布式·后端·面试·java-zookeeper
frankfishinwater1 天前
Kafka 代码架构分析
分布式·架构·kafka
啾啾Fun1 天前
工作流(4)——分布式与工作流
分布式
lifewange1 天前
Hadoop 完整入门详解
大数据·hadoop·分布式