分布式ID-CFANZ编程社区

方案一：UUID:通用唯一标识码：

1： UUID包括：网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素。
2：UUID是由128位二进制组成，一般转换成十六进制，然后用String表示。
3： UUID的优点：:3.1：通过本地生成，没有经过网络I/O，性能较快。3.2：无序，无法预测他的生成顺序。
4： UUID的缺点：4.1：128位二进制一般转换成36位的16进制，太长了只能用String存储，空间占用较多。 4.2：不能生成递增有序的数字。

方案二：数据库主键自增：

1：大家对于唯一标识最容易想到的就是主键自增，这个也是我们最常用的方法。例如我们有个订单服务，那么把订单id设置为主键自增即可。
2：单独一个数据库存储，id主键自增就可以了。
3：如果数据在不同的数据库存储，假设有3台，则设置初始值分别是 1 2 3 步长分别为3进行递增。
4：优点：简单方便，有序递增，方便排序和分页。
5：缺点：
5.1：分库分表会带来问题，需要进行改造。
5.2：并发性能不高，受限于数据库的性能。
5.3：简单递增容易被其他人猜测利用，比如你有一个用户服务用的递增，那么其他人可以根据分析- 5.4：注册的用户ID来得到当天你的服务有多少人注册，从而就能猜测出你这个服务当前的一个大概状况。
5.5：数据库宕机服务不可用。

方案三：Redis:

1：Redis中有两个命令Incr，IncrBy,因为Redis是单线程的所以能保证原子性。
2：优点：性能比数据库好，能满足有序递增。
3：缺点1：由于redis是内存的KV数据库，即使有AOF和RDB，但是依然会存在数据丢失，有可能会造成ID重复。
4：缺点2：依赖于redis，redis要是不稳定，会影响ID生成。

方案四：雪花算法：

4.1：了解64比特：

1bit:符号位
41bit:时间戳：这里可以记录69年。
10bit:10bit用来记录机器ID，总共可以记录1024台机器，一般用前5位代表数据中心，后面5位是某个数据中心的机器ID
12bit:循环位，用来对同一个毫秒之内产生不同的ID，12位可以最多记录4095个，也就是在同一个机器同一毫秒最多记录4095个，多余的需要进行等待下毫秒。

4.2：时钟回拨问题：

因为机器的原因会发生时间回拨，我们的雪花算法是强依赖我们的时间的，如果时间发生回拨，有可能会生成重复的ID，在我们上面的nextId中我们用当前时间和上一次的时间进行判断，如果当前时间小于上一次的时间那么肯定是发生了回拨，算法会直接抛出异常.

4.3：雪花算法的移位操作：

分布式ID_redis_02

4.4：雪花算法的python版本：

import time
import logging

class InvalidSystemClock(Exception):
    """
    时钟回拨异常
    """
    pass

# 64位ID的划分
WORKER_ID_BITS = 5
DATACENTER_ID_BITS = 5
SEQUENCE_BITS = 12

# 最大取值计算
MAX_WORKER_ID = -1 ^ (-1 << WORKER_ID_BITS)  # 2**5-1 0b11111
MAX_DATACENTER_ID = -1 ^ (-1 << DATACENTER_ID_BITS)

# 移位偏移计算
WOKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS
DATACENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS
TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATACENTER_ID_BITS

# 序号循环掩码
SEQUENCE_MASK = -1 ^ (-1 << SEQUENCE_BITS)

# Twitter元年时间戳
TWEPOCH = 1288834974657


logger = logging.getLogger('flask.app')


class IdWorker(object):
    """
    用于生成IDs
    """

    def __init__(self, datacenter_id, worker_id, sequence=0):
        """
        初始化
        :param datacenter_id: 数据中心（机器区域）ID
        :param worker_id: 机器ID
        :param sequence: 其实序号
        """
        # sanity check
        if worker_id > MAX_WORKER_ID or worker_id < 0:
            raise ValueError('worker_id值越界')

        if datacenter_id > MAX_DATACENTER_ID or datacenter_id < 0:
            raise ValueError('datacenter_id值越界')

        self.worker_id = worker_id
        self.datacenter_id = datacenter_id
        self.sequence = sequence

        self.last_timestamp = -1  # 上次计算的时间戳

    def _gen_timestamp(self):
        """
        生成整数时间戳
        :return:int timestamp
        """
        return int(time.time() * 1000)

    def get_id(self):
        """
        获取新ID
        :return:
        """
        timestamp = self._gen_timestamp()

        # 时钟回拨
        if timestamp < self.last_timestamp:
            logging.error('clock is moving backwards. Rejecting requests until {}'.format(self.last_timestamp))
            raise InvalidSystemClock

        if timestamp == self.last_timestamp:
            self.sequence = (self.sequence + 1) & SEQUENCE_MASK
            if self.sequence == 0:
                timestamp = self._til_next_millis(self.last_timestamp)
        else:
            self.sequence = 0

        self.last_timestamp = timestamp

        new_id = ((timestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (self.datacenter_id << DATACENTER_ID_SHIFT) | \
                 (self.worker_id << WOKER_ID_SHIFT) | self.sequence
        return new_id

    def _til_next_millis(self, last_timestamp):
        """
        等到下一毫秒
        """
        timestamp = self._gen_timestamp()
        while timestamp <= last_timestamp:
            timestamp = self._gen_timestamp()
        return timestamp


if __name__ == '__main__':
    worker = IdWorker(1, 2, 0)
    print(worker.get_id())

目录

方案一：UUID:通用唯一标识码：

方案二：数据库主键自增：

方案三：Redis:

方案四：雪花算法：

4.1：了解64比特：

4.2：时钟回拨问题：

4.3：雪花算法的移位操作：

4.4：雪花算法的python版本：