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本篇内容介绍了“常见分布式唯一ID生成策略有哪些区别”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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所谓全局唯一的 id 其实往往对应是生成唯一记录标识的业务需求。
这个 id 常常是数据库的主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求。所以往往要有一个time字段，并且在time字段上建立普通索引（non-cluster index）。
普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询。
这就引出了记录标识生成的两大核心需求：
全局唯一
趋势有序
优点：
此方法使用数据库原有的功能，所以相对简单
能够保证唯一性
能够保证递增性
id 之间的步长是固定且可自定义的
缺点：
可用性难以保证：数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离，生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了
扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且 难以扩展
改进方案：
冗余主库，避免写入单点
数据水平切分，保证各主库生成的ID不重复
如上图所述，由1个写库变成3个写库，每个写库设置不同的 auto_increment 初始值，以及相同的增长步长，以保证每个数据库生成的ID是不同的（上图中DB 01生成0,3,6,9…，DB 02生成1,4,7,10，DB 03生成2,5,8,11…）
改进后的架构保证了可用性，但缺点是
丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问DB 01生成0,3，再访问DB 02生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大，目标是趋势递增，不是绝对递增
数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库
为了解决这些问题，引出了以下方法：
分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”，要想保证绝对的时序，还是只能使用单点服务，用本地时钟保证“绝对时序”。
数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。
如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如4。
ID生成服务假设每次批量拉取5个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为4，这样应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4这些ID了。
当ID发完后，再将ID的最大值修改为11，就能再次派发6,7,8,9,10,11这些ID了，于是数据库的压力就降低到原来的1/6。
优点：
保证了ID生成的绝对递增有序
大大的降低了数据库的压力，ID生成可以做到每秒生成几万几十万个
缺点：
服务仍然是单点
如果服务挂了，服务重启起来之后，继续生成ID可能会不连续，中间出现空洞（服务内存是保存着0,1,2,3,4，数据库中max-id是4，分配到3时，服务重启了，下次会从5开始分配，3和4就成了空洞，不过这个问题也不大）
虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展
单点服务的常用高可用优化方案是“备用服务”，也叫“影子服务”，所以我们能用以下方法优化上述缺点：
如上图，对外提供的服务是主服务，有一个影子服务时刻处于备用状态，当主服务挂了的时候影子服务顶上。这个切换的过程对调用方是透明的，可以自动完成，常用的技术是 vip+keepalived。另外，id generate service 也可以进行水平扩展，以解决上述缺点，但会引发一致性问题。
不管是通过数据库，还是通过服务来生成ID，业务方Application都需要进行一次远程调用，比较耗时。uuid是一种常见的本地生成ID的方法。
UUID uuid = UUID.randomUUID();
优点：
本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
扩展性好，基本可以认为没有性能上限
缺点：
无法保证趋势递增
uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）
uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？- 取当前毫秒数是一种常见方案。
优点：
本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
生成的ID趋势递增
生成的ID是整数，建立索引后查询效率高
缺点：
如果并发量超过1000，会生成重复的ID
这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。当然，使用微秒可以降低冲突概率，但每秒最多只能生成1000000个ID，再多的话就一定会冲突了，所以使用微秒并不从根本上解决问题。
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR 和 INCRBY 来实现。
优点：
依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点：
如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。
需要编码和配置的工作量比较大。
snowflake 是 twitter 开源的分布式ID生成算法，其核心思想为，一个long型的ID：
41 bit 作为毫秒数 - 41位的长度可以使用69年
10 bit 作为机器编号 （5个bit是数据中心，5个bit的机器ID） - 10位的长度最多支持部署1024个节点
12 bit 作为毫秒内序列号 - 12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号
算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。
“常见分布式唯一ID生成策略有哪些区别”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！