在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是，设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下，如何设计一个分布式 ID 发号器。
出于习惯，我们一般会加一列id作为主键，而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++，也就是每次都加1。
ID是数据的唯一标识，传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID，在互联网企业中，大部分公司使用的都是Mysql，并且因为需要事务支持，所以通常会使用Innodb存储引擎，UUID太长以及无序，所以并不适合在Innodb中来作为主键，自增ID比较合适，但是随着公司的业务发展，数据量将越来越大，需要对数据进行分表，而分表后，每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增，很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
这篇专门来谈谈分布式id，也就是上一个文章抛出的问题分库分表初探-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的时候就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，且这个唯一ID还必须有规则，能辅助我们解决分库分表的一些问题。
今天咱们来看一道数据库中比较经典的面试问题：为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？同时这道题也出现在了浩鲸科技的 Java 面试中，下面我们一起来看吧。
Snowflake 中文的意思为雪花，所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法，是 Twitter（现“X”）开源的分布式 ID 生成算法，是一种分布式主键ID生成的解决方案。
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其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？”这个问题。
某个项目采用了数据库（MySQL）自增ID作为主要业务数据的主键。数据库自增ID使用简单，自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利。
生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性，缺点：无序的字符串，不具备趋势自增特性，没有具体的业务含义，长度过长 16 字节 128 位，36 位长度的字符串，存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能
其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式，各自具有独特的优缺点。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
来源：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
作者：shmilychen，腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下： 全局唯一：必须保证生成的 ID 是全局性唯一的，这是分布式 ID 的基本要求； 有序性：生成的 ID 需要按照某种规则有序，便于数据库的写入和排序操作； 可用性：需要保证高并发下的可用性。除了对
在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一ID。
本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？
我们需要一个单独的表给我们专门生成自增id，每次到这个专门生成id的表里插入一条数据拿回id，带着这个id去新增自己分表数据；
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
在软件开发中，生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录，还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法，并通过代码示例展示它们的实际应用。
我心想：我去，怎么会不记得，我又不是青年痴呆，上次害我画了那么多图，还使劲敲了一个多钟的电脑，满脑子都是你的阴影。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https://www.zanglikun.com/2941.html
作者： 小猿大圣 https://segmentfault.com/a/1190000012088345 背景 提供一个短址服务。 你有没有发现，我们的任务中出现长 URL 就会比较麻烦？
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例，其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
在分布式系统中，生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是，在分布式系统中，单机生成的ID难以保证全局唯一性，因此需要一种分布式ID生成方案。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
今天下午，烟哥和同事在厕所里排队等坑的时候(人多坑少)。想象一下一个场景，我正在一边排队，一边拿着手机撩妹。前面一个同事，拿着手机短信转过头来和我聊天。
既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。
在互联网业务中，很多场景需要全局唯一的ID，比如消息系统用一个ID标记唯一的消息，用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
在MyBatis-Plus中，主键ID的生成规则可以通过注解或配置文件进行配置。以下是常见的主键ID生成规则：
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
构建分布式系统时，如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能，还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下，还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此，市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
首先，对于这个题目要满足： 1、唯一性 2、递增性（有利于数据库索引性能） 3、高可用（要利于分库分表） 4、无规律（安全）
MMO游戏后台通常需要由大量服务器来共同承载海量玩家，虽然玩家可能分布在不同的游戏大区，但是他们可能会通过跨服等等方式进行各种交互。游戏中的角色，装备，物品等需要生成一个全局唯一ID标识，便于辨别不同玩家，不同装备，也方便定位外网问题。
首先说下我们为什么需要分布式 ID，以及分布式 ID 是用来解决什么问题的。当我们的项目还处于单体架构的时候，我们使用数据库的自增 ID 就可以解决很多数据标识问题。但是随着我们的业务发展我们的架构就会逐渐演变成分布式架构，那么这个时候再使用数据的自增 ID 就不行了，因为一个业务的数据可能会放在好几个数据库里面，此时我们就需要一个分布式 ID 用来标识一条数据，因此我们需要一个分布式 ID 的生成服务。那么分布式 ID 的服务有什么要求和挑战呢？
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识，例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以“-”连接符分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符。
说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID，但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据，这个ID就是分布式ID。对于分布式ID而言，也需要具备分布式系统的特点：高并发，高可用，高性能等特点。
对于单体系统来说，主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的，但是对于分布式系统，分库分表之后，就不适应了，比如订单表数据量太大了，分成了多个库，如果还采用数据库主键自增的方式，就会出现在不同库id一致的情况，虽然是不符合业务的
在分布式系统中，每个实体都需要一个全局唯一的标识符（ID）。Go语言因其高效的并发处理能力和丰富的库支持，成为构建分布式ID生成器的理想选择。本文将探讨几种常见的分布式ID生成策略，以及它们在Go中的实现，同时分析可能遇到的问题和解决方法。
松哥最近工作中刚好用到这块内容，于是调研了市面上几种常见的全局 ID 生成策略，稍微做了一下对比，供小伙伴们参考。
分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可，现在因为是各自独立的库表，数据库之间的主键自增无法进行交互，比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001，数据库2的订单明细表主键现在是1000，如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据，这个时候获取到的主键ID会是1001，这样就会造成业务上的主键冲突。
每一次HTTP请求，数据库的事务的执行，我们追踪代码执行的过程中，需要一个唯一值和这些业务操作相关联，对于单机的系统，可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值，即可实现唯一值。但在分布式，又该如何实现唯一性的ID
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx：zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢？ 这主要是因为大数据量，高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
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