說起ID，特性就是唯一，在人的世界裡，ID就是身份證，是每個人的唯一的身份辨別。在複雜的分布式系統中，往往也需要對大量的資料和消息進行唯一辨別，這個辨別就是分布式ID，那你知道有哪些常用的分布式ID解決方案嗎？
說起ID，特性就是唯一，在人的世界裡，ID就是身份證，是每個人的唯一的身份辨別。在複雜的分布式系統中，往往也需要對大量的資料和消息進行唯一辨別。舉個例子，資料庫的ID字段在單體的情況下可以使用自增來作為ID，但是對資料分庫分表後一定需要一個唯一的ID來辨別一條資料，這個ID就是分布式ID。對于分布式ID而言，也需要具備分布式系統的特點：高并發，高可用，高性能等特點。
下表為一些常用方案對比：
描述
優點
缺點
UUID
UUID是通用唯一辨別碼的縮寫，其目的是上分布式系統中的所有元素都有唯一的辨識資訊，而不需要通過中央控制器來指定唯一辨別。
1. 降低全局節點的壓力，使得主鍵生成速度更快；2. 生成的主鍵全局唯一；3. 跨伺服器合并資料友善
1. UUID占用16個字元，空間占用較多；2. 不是遞增有序的數字，資料寫入IO随機性很大，且索引效率下降
資料庫主鍵自增
MySQL資料庫設定主鍵且主鍵自動增長
1. INT和BIGINT類型占用空間較小；2. 主鍵自動增長，IO寫入連續性好；3. 數字類型查詢速度優于字元串
1. 并發性能不高，受限于資料庫性能；2. 分庫分表，需要改造，複雜；3. 自增：資料量洩露
Redis自增
Redis計數器，原子性自增
使用記憶體，并發性能好
1. 資料丢失；2. 自增：資料量洩露
雪花算法（snowflake）
大名鼎鼎的雪花算法，分布式ID的經典解決方案
1. 不依賴外部元件；2. 性能好
時鐘回撥
目前流行的分布式ID解決方案有兩種：号段模式和雪花算法。
号段模式依賴于資料庫，但是差別于資料庫主鍵自增的模式。假設100為一個号段100，200，300，每取一次可以獲得100個ID，性能顯著提高。
雪花算法是由符号位+時間戳+工作機器id+序列号組成的，如圖所示：
符号位為0，0表示正數，ID為正數。
時間戳位不用多說，用來存放時間戳，機關是ms。
工作機器id位用來存放機器的id，通常分為5個區域位+5個伺服器辨別位。
序号位是自增。
雪花算法能存放多少資料？
時間範圍：2^41 / (3652460601000) = 69年
工作程序範圍：2^10 = 1024
序列号範圍：2^12 = 4096，表示1ms可以生成4096個ID。
根據這個算法的邏輯，隻需要将這個算法用Java語言實作出來，封裝為一個工具方法，那麼各個業務應用可以直接使用該工具方法來擷取分布式ID，隻需保證每個業務應用有自己的工作機器id即可，而不需要單獨去搭建一個擷取分布式ID的應用。下面是推特版的Snowflake算法：
選擇開源元件首先需要看軟體特性是否滿足需求，主要包括相容性和擴充性。
其次需要看目前的技術能力，根據目前自己或者團隊的技術棧和技術能力，能否可以平滑的使用。假設一個元件是某語言開發的，而我對這個語言一無所知，那麼就不适合使用，如果強行要用，必然要投入更多的精力，要再三權衡投入和收益再做選擇。
第三，要看開源元件的社群，主要關注更新是否頻繁、項目是否有人維護、遇到坑的時候可以取得聯系尋求幫助、是否在業内被廣泛使用等。活躍的社群說明有許多使用者在使用，有句話說有人的地方就有江湖，其實在技術領域，有人的地方就有技術的進步，遇到坑就可以相對比較容易得到解決；如果是元件本身的問題，也會相對及時的得到修複。
Leaf是美團基礎研發平台推出的一個分布式ID生成服務，名字取自德國哲學家、數學家萊布尼茨的一句話：“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具備高可靠、低延遲、全局唯一等特點。目前已經廣泛應用于美團金融、美團外賣、美團酒旅等多個部門。具體的技術細節，可參考美團技術部落格的一篇文章：《Leaf美團分布式ID生成服務》。目前，Leaf項目已經在Github上開源：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf。Leaf在特性如下：
全局唯一，絕對不會出現重複的ID，且ID整體趨勢遞增。
高可用，服務完全基于分布式架構，即使MySQL當機，也能容忍一段時間的資料庫不可用。
高并發低延時，在CentOS 4C8G的虛拟機上，遠端調用QPS可達5W+，TP99在1ms内。
接入簡單，直接通過公司RPC服務或者HTTP調用即可接入。
UidGenerator百度開源的一款基于Snowflake算法的分布式高性能唯一ID生成器。采用官網的一段描述：UidGenerator以元件形式工作在應用項目中, 支援自定義workerId位數和初始化政策, 進而适用于docker等虛拟化環境下執行個體自動重新開機、漂移等場景。 在實作上, UidGenerator通過借用未來時間來解決sequence天然存在的并發限制; 采用RingBuffer來緩存已生成的UID, 并行化UID的生産和消費, 同時對CacheLine補齊，避免了由RingBuffer帶來的硬體級「僞共享」問題. 最終單機QPS可達600萬。UidGenerator的GitHub位址：https://github.com/baidu/uid-generator
百度UidGenerator是Java語言的；最近一次送出記錄是兩年前，基本無人維護；隻支援雪花算法。
美團Leaf也是Java語言的；最近維護為2020年；支援号段模式和雪花算法。
綜上理論和兩款開源元件的對比，還是美團Leaf稍勝一籌。
你還知道哪些常用的分布式ID解決方案呢？
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