分布式Unique ID的生成方法是怎样的

这篇文章给大家介绍分布式Unique ID的生成方法是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

分布式的Unique ID的用途如此广泛，从业务对象Id到日志的TraceId，小编总结了林林总总的各种生成算法。

1. 发号器

我接触的最早的Unique ID，就是Oracle的自增ID。

特点是准连续的自增数字，为什么说是准连续？因为性能考虑，每个Client一次会领20个ID回去慢慢用，用完了再来拿。另一个Client过来，拿的就是另外20个ID了。

新浪微博里，Tim用Redis做相同的事情，Incr一下拿一批ID回去。如果有多个数据中心，那就拿高位的几个bit来区分。

只要舍得在总架构里增加额外Redis带来的复杂度，一个64bit的long就够表达了，而且不可能有重复ID。

批量是关键，否则每个ID都远程调用一次谁也吃不消。

2. UUID

2.1 概述

Universally Unique IDentifier(UUID)，有着正儿八经的RFC规范，是一个128bit的数字，也可以表现为32个16进制的字符，中间用”-"分割。

- 时间戳＋UUID版本号，分三段占16个字符(60bit+4bit)，
- Clock Sequence号与保留字段，占4个字符(13bit＋3bit)，
- 节点标识占12个字符(48bit)，

比如：f81d4fae-7dec-11d0-a765-00a0c91e6bf6

实际上，UUID一共有多种算法，能用于TraceId的是：

- version1: 基于时间的算法
- version4: 基于随机数的算法

version 4

先说Version4，这是最暴力的做法，也是JDK里的算法，不管原来各个位的含义了，除了少数几个位必须按规范填，其余全部用随机数表达。

JDK里的实现，用 SecureRandom生成了16个随机的Byte，用2个long来存储。记得加-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom，否则会锁住程序等噪音。
详见 JVM上的随机数与熵池策略

version 1

然后是Version1，严格守着原来各个位的规矩：

因为时间戳有满满的60bit，所以可以尽情花，以100纳秒为1，从1582年10月15日算起(能撑3655年，真是位数多给烧的，1582年有意思么)

节点标识也有48bit，一般用MAC地址表达，如果有多块网卡就随便用一块。如果没网卡，就用随机数凑数，或者拿一堆尽量多的其他的信息，比如主机名什么的，拼在一起再hash一把。

顺序号这16bit则仅用于避免前面的节点标示改变（如网卡改了），时钟系统出问题（如重启后时钟快了慢了），让它随机一下避免重复。

但好像Version 1就没考虑过一台机器上起了两个进程这类的问题，也没考虑相同时间戳的并发问题，所以严格的Version1没人实现，接着往下看各个变种吧。

Version1变种 - Hibernate

Hibernate的CustomVersionOneStrategy.java，解决了之前version 1的两个问题

- 时间戳(6bytes, 48bit)：毫秒级别的，从1970年算起，能撑8925年....
- 顺序号(2bytes, 16bit, 最大值65535): 没有时间戳过了一秒要归零的事，各搞各的，short溢出到了负数就归0。
- 机器标识(4bytes 32bit): 拿localHost的IP地址，IPV4呢正好4个byte，但如果是IPV6要16个bytes，就只拿前4个byte。
- 进程标识(4bytes 32bit)： 用当前时间戳右移8位再取整数应付，不信两条线程会同时启动。

值得留意就是，机器进程和进程标识组成的64bit Long几乎不变，只变动另一个Long就够了。

Version1变种 - MongoDB

MongoDB的ObjectId.java

- 时间戳(4 bytes 32bit): 是秒级别的，从1970年算起，能撑136年。

- 自增序列(3bytes 24bit, 最大值一千六百万)： 是一个从随机数开始（机智）的Int不断加一，也没有时间戳过了一秒要归零的事，各搞各的。因为只有3bytes，所以一个4bytes的Int还要截一下后3bytes。

- 机器标识(3bytes 24bit): 将所有网卡的Mac地址拼在一起做个HashCode，同样一个int还要截一下后3bytes。搞不到网卡就用随机数混过去。

- 进程标识(2bytes 16bits)：从JMX里搞回来到进程号，搞不到就用进程名的hash或者随机数混过去。

可见，MongoDB的每一个字段设计都比Hibernate的更合理一点，比如时间戳是秒级别的。总长度也降到了12 bytes 96bit，但如果果用64bit长的Long来保存有点不上不下的，只能表达成byte数组或16进制字符串。

另外对Java版的driver在自增序列那里好像有bug。
 

Twitter的snowflake派号器

snowflake也是一个派号器，基于Thrift的服务，不过不是用redis简单自增，而是类似UUID version1，

只有一个Long 64bit的长度，所以IdWorker紧巴巴的分配成：

- 时间戳(42bit) 自从2012年以来(比那些从1970年算起的会过日子)的毫秒数，能撑139年。
- 自增序列(12bit，最大值4096), 毫秒之内的自增，过了一毫秒会重新置0。
- DataCenter ID (5 bit, 最大值32），配置值。
- Worker ID ( 5 bit, 最大值32)，配置值，因为是派号器的id，所以一个数据中心里最多32个派号器就够了，还会在ZK里做下注册。

可见，因为是派号器，把机器标识和进程标识都省出来了，所以能够只用一个Long表达。

另外，这种派号器，client每次只能一个ID，不能批量取，所以额外增加的延时是问题。

最后问题，能不能不用派号器，又一个Long搞定UUID??

前面说这么多都是铺垫，如果当初你的ID一开始类型设为了Long，又不用派号器的话，怎么办？
从UUID的128位压缩到Long的64位，又不用中央派号器而是本地生成，最难还是怎么来区分本地的机器＋进程号。

思路一，压缩其他字段，留足够多的长度来做机器＋进程号标识

时间戳是秒级别，1年要24位，两年要25位.....
自增序列，6万QPS要16位，10万要17位...
剩下20－24位，百万分之一到一千六百万分之一的重复率，然后把网卡Mac＋进程号拼在一起再hash，取结果32个bit的后面20或24个bit。但假如这个标识字段重复了，后面时间戳和自增序列也很容易重复，不停的重复。

思路二，使用ZK 或 mysql 或 redis来自增管理标识号

如果workder字段只留了12位（4096），就要用ZK或etcd，当进程关闭了要回收这个号。
如果workder字段的位数留得够多，比如有20位（一百万），那用redis或mysql来自增最简单，每个进程启动时拿一个worker id。

思路三，继续Random

继续拼了，直接拿JDK UUID.randomUUID()的低位long（按UUID规范，高位的long被置了4个默认值的bit，低位只被设置3个bit），或者直接SecureRandom.nextLong()，不浪费了那3个bit。

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