【分布式利器：分布式ID】6、中间件方案：Redis/ZooKeeper分布式ID实现

无心水2025-12-02 6:01

系列导读

上一篇的UUID方案适合无依赖场景，但如果你的系统已经部署了Redis（缓存）或ZooKeeper（服务注册中心），没必要再引入雪花算法、号段模式等新方案------直接复用现有中间件就能实现分布式ID，减少系统依赖和维护成本。

本文详解Redis和ZooKeeper的分布式ID实现方案，附实战代码，帮你快速复用现有组件落地。

一、适用场景

  • 系统已部署Redis/ZooKeeper（避免重复引入中间件）；
  • 中低并发场景（Redis：QPS万级+；ZooKeeper：QPS千级）；
  • 需ID有序（支持排序、分页）；
  • 代表业务：
    • Redis：电商优惠券ID、活动ID、中小型系统订单ID；
    • ZooKeeper：配置中心标识、分布式锁关联ID、低并发业务ID。

二、方案1：Redis分布式ID（基于INCR原子操作）

1. 核心原理

Redis的INCR/INCRBY命令是原子操作，支持跨客户端递增，天然适合生成自增ID：

  • 原理：用Redis键（如order_id_generator）存储当前最大ID，每次生成ID时执行INCR key，返回递增后的ID；
  • 唯一性：Redis是单线程模型，INCR命令原子执行，不会出现并发冲突；
  • 有序性：ID严格递增，支持排序和分页。

2. 进阶优化：避免ID重置+增加业务前缀

  • 问题：Redis重启后，键值会丢失，ID会从1重新开始，导致重复；
  • 解决方案：
    1. Redis开启持久化（RDB+AOF），避免重启后数据丢失；
    2. ID中加入时间戳前缀（如20240520_1001），即使Redis重置，也不会与历史ID重复。

3. 实战代码（Spring Boot+Redis）

3.1 核心依赖（pom.xml）
xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
3.2 Redis配置（application.yml）
yaml 复制代码 
spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:  # 若Redis有密码则填写
    database: 0
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8 # 最大连接数
        max-idle: 8  # 最大空闲连接数
3.3 核心代码实现
java 复制代码 
@Service
public class RedisIdGeneratorService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    // 业务前缀（避免不同业务ID冲突）
    private static final String PREFIX_ORDER = "ORDER_";
    private static final String PREFIX_COUPON = "COUPON_";

    // Redis键（按业务区分）
    private static final String REDIS_KEY_ORDER = "id_generator:order";
    private static final String REDIS_KEY_COUPON = "id_generator:coupon";

    // 生成订单ID（时间戳前缀+Redis自增ID）
    public String generateOrderId() {
        return generateId(PREFIX_ORDER, REDIS_KEY_ORDER);
    }

    // 生成优惠券ID
    public String generateCouponId() {
        return generateId(PREFIX_COUPON, REDIS_KEY_COUPON);
    }

    // 通用生成逻辑
    private String generateId(String prefix, String redisKey) {
        // 1. 获取当前日期前缀（yyyyMMdd，如20240520）
        String datePrefix = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date());
        // 2. Redis原子递增（步长=1）
        Long incrId = redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey, 1);
        // 3. 拼接ID（前缀+日期+6位自增ID，不足6位补0）
        String suffix = String.format("%06d", incrId);
        return prefix + datePrefix + "_" + suffix;
    }

    // 测试方法
    public static void main(String[] args) {
        // 模拟生成订单ID
        RedisIdGeneratorService generator = new RedisIdGeneratorService();
        String orderId = generator.generateOrderId();
        System.out.println("订单ID：" + orderId); // 输出示例：ORDER_20240520_000101
    }
}
3.4 调用示例
java 复制代码 
@Controller
@RequestMapping("/coupon")
public class CouponController {
    @Autowired
    private RedisIdGeneratorService idGeneratorService;

    @PostMapping("/create")
    public ResponseEntity<?> createCoupon() {
        // 生成优惠券ID（Redis方案）
        String couponId = idGeneratorService.generateCouponId();
        // 后续优惠券创建逻辑
        return ResponseEntity.ok("优惠券创建成功，ID：" + couponId);
    }
}

4. 优点&缺点

  • 优点：
    1. 复用现有Redis组件，无需额外部署；
    2. 原子操作，ID唯一有序；
    3. 实现简单，支持业务前缀和日期前缀，可读性好；
    4. 性能高（Redis单机QPS万级+，支持主从复制）。
  • 缺点：
    1. 依赖Redis高可用（Redis宕机后无法生成ID，需主从+哨兵）；
    2. Redis持久化配置不当，重启后ID可能重复；
    3. 高并发场景（10万+QPS）下，Redis可能成为瓶颈。

三、方案2：ZooKeeper分布式ID（基于持久顺序节点）

1. 核心原理

ZooKeeper支持创建"持久顺序节点"，每次创建节点时，ZooKeeper会自动在节点名称后追加一个有序编号（如id_order_00000001），截取该编号作为分布式ID：

  • 原理：
    1. 创建父节点（如/id_generator/order）；
    2. 每次生成ID时，在父节点下创建临时顺序节点（如/id_generator/order/temp_）；
    3. 获取节点名称，截取末尾的有序编号（如00000001）作为ID；
    4. 删除临时节点（避免节点过多占用资源）。
  • 唯一性：ZooKeeper保证顺序节点的编号全局唯一；
  • 有序性：编号递增，支持排序。

2. 实战代码（Java+ZooKeeper）

2.1 核心依赖（pom.xml）
xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.8.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
2.2 核心代码实现
java 复制代码 
public class ZkIdGenerator {
    // ZooKeeper连接地址
    private static final String ZK_CONNECT_STR = "127.0.0.1:2181";
    // 会话超时时间（3秒）
    private static final int SESSION_TIMEOUT = 3000;
    // 父节点路径（按业务区分）
    private static final String PARENT_NODE_ORDER = "/id_generator/order";

    private ZooKeeper zk;

    // 初始化ZooKeeper连接
    public ZkIdGenerator() throws IOException, InterruptedException {
        zk = new ZooKeeper(ZK_CONNECT_STR, SESSION_TIMEOUT, event -> {
            // 监听连接状态
            if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.SyncConnected) {
                synchronized (this) {
                    this.notify();
                }
            }
        });
        synchronized (this) {
            this.wait(); // 等待连接建立
        }
        // 创建父节点（不存在则创建）
        createParentNode(PARENT_NODE_ORDER);
    }

    // 创建父节点
    private void createParentNode(String parentNode) {
        try {
            if (zk.exists(parentNode, false) == null) {
                // 持久节点（PERSISTENT）
                zk.create(parentNode, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("创建ZooKeeper父节点失败", e);
        }
    }

    // 生成分布式ID
    public Long generateId() throws Exception {
        // 1. 创建临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）
        String tempNode = PARENT_NODE_ORDER + "/temp_";
        String nodePath = zk.create(tempNode, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        // 2. 截取有序编号（如"/id_generator/order/temp_0000000123" → "0000000123"）
        String sequence = nodePath.substring(nodePath.lastIndexOf("_") + 1);
        // 3. 转换为Long型ID
        Long id = Long.parseLong(sequence);
        // 4. 删除临时节点（可选，避免节点过多）
        zk.delete(nodePath, -1);
        return id;
    }

    // 测试方法
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ZkIdGenerator generator = new ZkIdGenerator();
        Long orderId = generator.generateId();
        System.out.println("ZooKeeper生成订单ID：" + orderId); // 输出示例：123
    }
}

3. 优点&缺点

  • 优点：
    1. 复用现有ZooKeeper组件，无需额外部署；
    2. 天然支持分布式协同，ID唯一有序；
    3. 临时顺序节点自动删除，无资源残留。
  • 缺点：
    1. 性能一般（ZooKeeper QPS千级，不适合高并发）；
    2. 部署复杂（ZooKeeper需集群部署，保证高可用）；
    3. 网络开销大（每次生成ID需创建节点、删除节点，涉及网络通信）。

四、避坑指南：2个方案的关键问题解决

1. Redis方案避坑

  • 坑1：Redis主从切换导致ID重复；
    解决方案：用Redis哨兵或集群模式，确保主从切换时数据同步完成，避免从库未同步最新自增ID就提供服务。
  • 坑2：Redis持久化配置不当导致ID重置；
    解决方案：开启AOF持久化（appendonly yes），并设置appendfsync everysec（每秒同步），确保自增ID数据不丢失。

2. ZooKeeper方案避坑

  • 坑1：ZooKeeper集群脑裂导致ID重复；
    解决方案：部署ZooKeeper集群（至少3台节点），配置合理的选举参数（如tickTime=2000），避免脑裂。
  • 坑2：节点过多导致ZooKeeper性能下降；
    解决方案：用临时顺序节点（自动删除），或定时清理历史节点。

五、Redis vs ZooKeeper方案对比

特性 Redis分布式ID ZooKeeper分布式ID
性能 高（QPS万级+） 低（QPS千级）
实现复杂度 简单（原子操作） 中等（节点创建/删除）
部署成本 低（单机即可，集群可选） 高（需集群部署）
适用并发 中高并发 低并发
典型场景 优惠券ID、活动ID、中小型订单ID 配置中心标识、分布式锁关联ID

实战Tips

  1. 优先复用Redis：如果系统已部署Redis，优先选Redis方案（性能高、实现简单）；
  2. Redis ID前缀：建议加入业务前缀+日期前缀，避免ID重复和泄露敏感信息；
  3. ZooKeeper慎用高并发：ZooKeeper适合低并发场景，高并发下建议选雪花算法或号段模式；
  4. 高可用配置：Redis/ZooKeeper作为ID生成组件，必须保证高可用（集群/主从），否则会阻塞业务。

下一篇预告

如果你的系统已经使用了分布式数据库（如TiDB、OceanBase），还有更简单的方案------直接使用分布式数据库自带的全局ID功能，无需额外开发。

下一篇我们拆解"分布式数据库方案"：TiDB和OceanBase的全局ID配置，帮你无缝集成分布式ID！

你在项目中用Redis还是ZooKeeper生成ID？评论区聊聊～

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