分布式ID生成方案总结整理( 二 )

2023-07-27 生活百科

3.3、号段模式这种模式也是现在生成分布式ID的一种方法，实现思路是会从数据库获取一个号段范围，比如[1,1000]，生成1到1000的自增ID加载到内存中，建表结构如：
CREATE TABLE id_generator (id int(10) NOT NULL,max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',biz_type int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',PRIMARY KEY (`id`))

biz_type ：不同业务类型
max_id ：当前最大的id
step ：代表号段的步长
version ：版本号，就像MVCC一样，可以理解为乐观锁

等ID都用了，再去数据库获取，然后更改最大值
【分布式ID生成方案总结整理】update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX

优点：有比较成熟的方案，像百度Uidgenerator，美团Leaf
缺点：依赖于数据库实现

3.4、 Redis实现Redis分布式ID实现主要是通过提供像INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令，由于Redis单线程的特点，可以保证ID的唯一性和有序性
这种实现方式，如果并发请求量上来后，就需要集群，不过集群后，又要和传统数据库一样，设置分段和步长
优缺点：

优点：Redis性能相对比较好，又可以保证唯一性和有序性
缺点：需要依赖Redis来实现，系统需要引进Redis组件

3.4、雪花算法（SnowFlake）Snowflake，雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法，以划分命名空间的方式将64-bit位分割成多个部分，每个部分代表不同的含义，64位，在java中Long类型是64位的，所以java程序中一般使用Long类型存储

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