redis分布式ID解决方法有哪些

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常用的分布式ID解决方案

在分布式系统中，生成全局唯一ID是非常重要的，因为在分布式系统中，多个节点同时生成ID可能会导致ID冲突。

下面介绍几种常用的分布式ID解决方案。

UUID

UUID（通用唯一标识符）是由128位数字组成的标识符，它可以保证在全球范围内的唯一性，因为其生成算法基于时间戳、节点ID等因素。UUID可以使用Java自带的UUID类来生成，如下所示：

javaCopy codeimport java.util.UUID;public class UuidGenerator {    public static void main(String[] args) {        UUID uuid = UUID.randomUUID();        System.out.println(uuid.toString());    }}

UUID的优点是简单易用，无需额外的配置和管理，可以直接使用Java自带的UUID类生成。但是UUID长度较长（128位），不太适合作为数据库表的主键，且不易于排序和索引。

Snowflake

Snowflake是Twitter开源的一种分布式ID生成算法，它可以生成64位的唯一ID，其中包含了时间戳、数据中心ID和机器ID等信息。Snowflake算法的Java代码如下所示：

Snowflake算法的Java代码：

javaCopy codepublic class SnowflakeGenerator {    private final static long START_STMP = 1480166465631L;    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;    private final static long MACHINE_BIT = 5;    private final static long DATACENTER_BIT = 5;    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;    private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;    private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;    private long datacenterId;    private long machineId;    private long sequence = 0L;    private long lastStmp = -1L;    public SnowflakeGenerator(long datacenterId, long machineId) {        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");        }        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");        }        this.datacenterId = datacenterId;        this.machineId = machineId;    }    public synchronized long nextId() {        long currStmp = getNewstmp();        if (currStmp < lastStmp) {            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");        }        if (currStmp == lastStmp) {            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;            if (sequence == 0L) {                currStmp = getNextMill();            }        } else {            sequence = 0L;        }        lastStmp = currStmp;        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT                | datacenterId << DATACENTER_LEFT                | machineId << MACHINE_LEFT                | sequence;    }    private long getNextMill() {        long mill = getNewstmp();        while (mill <= lastStmp) {            mill = getNewstmp();        }        return mill;    }    private long getNewstmp() {        return System.currentTimeMillis();    }}

Snowflake算法的优点是生成ID的性能高，且ID长度较短（64位），可以作为数据库表的主键，且便于排序和索引。但是需要注意，如果集群中的节点数超过了机器ID所占的位数，或者集群规模很大，时间戳位数不够用，那么就需要考虑其他的分布式ID生成算法。

Leaf

Leaf是美团点评开源的一种分布式ID生成算法，它可以生成全局唯一的64位ID。Leaf算法的Java代码如下所示：

Leaf算法的Java代码：

javaCopy codepublic class LeafGenerator {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LeafGenerator.class);    private static final String WORKER_ID_KEY = "leaf.worker.id";    private static final String PORT_KEY = "leaf.port";    private static final int DEFAULT_PORT = 8080;    private static final int DEFAULT_WORKER_ID = 0;    private static final int WORKER_ID_BITS = 10;    private static final int SEQUENCE_BITS = 12;    private static final int MAX_WORKER_ID = (1 << WORKER_ID_BITS) - 1;    private static final int MAX_SEQUENCE = (1 << SEQUENCE_BITS) - 1;    private static final long EPOCH = 1514736000000L;    private final SnowflakeIdWorker idWorker;    public LeafGenerator() {        int workerId = SystemPropertyUtil.getInt(WORKER_ID_KEY, DEFAULT_WORKER_ID);        int port = SystemPropertyUtil.getInt(PORT_KEY, DEFAULT_PORT);        this.idWorker = new SnowflakeIdWorker(workerId, port);        logger.info("Initialized LeafGenerator with workerId={}, port={}", workerId, port);    }    public long nextId() {        return idWorker.nextId();    }    private static class SnowflakeIdWorker {        private final long workerId;        private final long port;        private long sequence = 0L;        private long lastTimestamp = -1L;        SnowflakeIdWorker(long workerId, long port) {            if (workerId < 0 || workerId > MAX_WORKER_ID) {                throw new IllegalArgumentException(String.format("workerId must be between %d and %d", 0, MAX_WORKER_ID));            }            this.workerId = workerId;            this.port = port;        }        synchronized long nextId() {            long timestamp = System.currentTimeMillis();            if (timestamp < lastTimestamp) {                throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");            }            if (timestamp == lastTimestamp) {                sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;                if (sequence == 0L) {                    timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);                }            } else {                sequence = 0L;            }            lastTimestamp = timestamp;            return ((timestamp - EPOCH) << (WORKER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS))                    | (workerId << SEQUENCE_BITS)                    | sequence;        }        private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {            long timestamp = System.currentTimeMillis();            while (timestamp <= lastTimestamp) {                timestamp = System.currentTimeMillis();            }            return timestamp;        }    }}

Leaf算法的特点是生成ID的速度比Snowflake算法略慢，但是可以支持更多的Worker节点。Leaf算法生成的ID由三部分组成，分别是时间戳、Worker ID和序列号，其中时间戳占用42位、Worker ID占用10位、序列号占用12位，总共64位。

以上是常见的分布式ID生成算法，当然还有其他的一些方案，如：MongoDB ID、UUID、Twitter Snowflake等。不同的方案适用于不同的业务场景，具体实现细节和性能表现也有所不同，需要根据实际情况选择合适的方案。

除了上述介绍的分布式ID生成算法，还有一些新的分布式ID生成方案不断涌现，例如Flicker的分布式ID生成算法，它使用了类似于Snowflake的思想，但是采用了不同的位数分配方式，相比Snowflake更加灵活，并且可以根据需要动态调整每个部分占用的位数。此外，Facebook还推出了ID Generation Service (IGS)方案，该方案将ID的生成和存储分离，提供了更加灵活和可扩展的方案，但是需要进行更加复杂的架构设计和实现。

针对不同的业务需求，可以设计多套分布式ID生成方案。下面是我个人的一些建议：

• 基于数据库自增ID生成：使用数据库自增ID作为全局唯一ID，可以很好的保证ID的唯一性，并且实现简单，但是并发量较高时可能会导致性能瓶颈。因此，在高并发场景下不建议使用。

• 基于UUID生成：使用UUID作为全局唯一ID，可以很好地保证ID的唯一性，但是ID长度较长（128位），不便于存储和传输，并且存在重复ID的概率非常小但不为0。因此，建议在分布式系统中使用时要考虑ID的长度和存储传输的成本。

• 基于Redis生成：使用Redis的原子性操作，可以保证ID的唯一性，并且生成ID的速度非常快，可以适用于高并发场景。但是需要注意，如果Redis宕机或者性能不足，可能会影响ID的生成效率和可用性。

• 基于ZooKeeper生成：使用ZooKeeper的序列号生成器，可以保证ID的唯一性，并且实现较为简单，但是需要引入额外的依赖和资源，并且可能会存在性能瓶颈。

选择适合自己业务场景的分布式ID生成方案，需要综合考虑ID的唯一性、生成速度、长度、存储成本、可扩展性、可用性等多个因素。同时需要注意，不同方案的实现细节和性能表现也有所不同，需要根据实际情况进行权衡和选择。

下面给出每种方案的详细代码demo：

基于数据库自增ID生成

javaCopy codepublic class IdGenerator {    private static final String JDBC_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";    private static final String JDBC_USER = "root";    private static final String JDBC_PASSWORD = "password";    public long generateId() {        Connection conn = null;        PreparedStatement pstmt = null;        ResultSet rs = null;        try {            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");            conn = DriverManager.getConnection(JDBC_URL, JDBC_USER, JDBC_PASSWORD);            pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO id_generator (stub) VALUES (null)", Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);            pstmt.executeUpdate();            rs = pstmt.getGeneratedKeys();            if (rs.next()) {                return rs.getLong(1);            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        } finally {            try {                if (rs != null) {                    rs.close();                }                if (pstmt != null) {                    pstmt.close();                }                if (conn != null) {                    conn.close();                }            } catch (Exception e) {                e.printStackTrace();            }        }        return 0L;    }}

基于UUID生成

javaCopy codeimport java.util.UUID;public class IdGenerator {    public String generateId() {        return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");    }}

基于Redis生成

javaCopy codeimport redis.clients.jedis.Jedis;public class IdGenerator {    private static final String REDIS_HOST = "localhost";    private static final int REDIS_PORT = 6379;    private static final String REDIS_PASSWORD = "password";    private static final int ID_GENERATOR_EXPIRE_SECONDS = 3600;    private static final String ID_GENERATOR_KEY = "id_generator";    public long generateId() {        Jedis jedis = null;        try {            jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);            jedis.auth(REDIS_PASSWORD);            long id = jedis.incr(ID_GENERATOR_KEY);            jedis.expire(ID_GENERATOR_KEY, ID_GENERATOR_EXPIRE_SECONDS);            return id;        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        } finally {            if (jedis != null) {                jedis.close();            }        }        return 0L;    }}

基于ZooKeeper生成

javaCopy codeimport java.util.concurrent.CountDownLatch;import org.apache.zookeeper.CreateMode;import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;import org.apache.zookeeper.Watcher;import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;public class IdGenerator implements Watcher {    private static final String ZK_HOST = "localhost";    private static final int ZK_PORT = 2181;    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;    private static final String ID_GENERATOR_NODE = "/id_generator";    private static final int ID_GENERATOR_EXPIRE_SECONDS = 3600;    private long workerId = 0;    public IdGenerator() {        try {            ZooKeeper zk = new ZooKeeper(ZK_HOST + ":" + ZK_PORT, SESSION_TIMEOUT, this);            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);            latch.await();            if (zk.exists(ID_GENERATOR_NODE, false) == null) {                zk.create(ID_GENERATOR_NODE, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);            }            workerId = zk.getChildren(ID_GENERATOR_NODE, false).size();            zk.create(ID_GENERATOR_NODE + "/worker_" + workerId, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }    }    public long generateId() {        ZooKeeper zk = null;        try {            zk = new ZooKeeper(ZK_HOST + ":" + ZK_PORT, SESSION_TIMEOUT, null);            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);            latch.await();            zk.create(ID_GENERATOR_NODE + "/id_", null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, (rc, path, ctx, name) -> {}, null);            byte[] data = zk.getData(ID_GENERATOR_NODE + "/worker_" + workerId, false, null);            long id = Long.parseLong(new String(data)) * 10000 + zk.getChildren(ID_GENERATOR_NODE, false).size();            return id;        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        } finally {            if (zk != null) {                try {                    zk.close();                } catch (Exception e) {                    e.printStackTrace();                }            }        }        return 0L;    }    @Override    public void process(WatchedEvent event) {        if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {            System.out.println("Connected to ZooKeeper");            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);            latch.countDown();        }    }}

注意，这里使用了ZooKeeper的临时节点来协调各个工作节点，如果一个工作节点挂掉了，它的临时节点也会被删除，这样可以保证每个工作节点获得的ID是唯一的。

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