雪花算法和uuid比较-创新互联

1. 雪花算法

​ 现在的服务基本是分布式、微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢?

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解决方案:

  1. UUID作为主键:UUID 生成的是一个无序的字符串,对于 MySQL 推荐使用增长的数值类型值作为主键来说不适合。
  2. 使用 Redis 的自增原子性来生成唯一 id:实现较为复杂,业界使用较少
  3. 雪花算法是其中一个用于解决分布式 id 的高效方案,也是许多互联网公司在推荐使用的。
1.1 雪花算法介绍

​ SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛,且ID 引入了时间戳,基本上是保持自增的。

​ 由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

1.2 雪花算法id结构

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雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位的 long 类型的唯一 id。

  • 最高 1 位固定值 0,因为生成的 id 是正整数,如果是 1 就是负数了。
  • 接下来 41 位存储毫秒级时间戳,2^41/(1000606024365)=69,大概可以使用 69 年。
  • 再接下 10 位存储机器码,包括 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId。最多可以部署 2^10=1024 台机器。
  • 最后 12 位存储序列号。同一毫秒时间戳时,通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言,同一毫秒时间戳下,可以生成 2^12=4096 个不重复 id。
1.3 雪花算法的作用
  1. 所有生成的id按时间趋势递增
  2. 整个分布式系统内不会产生重复id(因为有datacenterId和workerId来做区分)
1.4 优缺点

优点:

  • 高并发分布式环境下生成不重复 id,每秒可生成百万个不重复 id。
  • 基于时间戳,以及同一时间戳下序列号自增,基本保证 id 有序递增。
  • 不依赖第三方库或者中间件。
  • 算法简单,在内存中进行,效率高

缺点:

  • 不一定是全局递增的(存储机器码导致)
  • 依赖服务器时间,服务器时钟回拨时可能会生成重复 id。算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决,每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨,避免生成重复 id。

注:其实雪花算法每一部分占用的比特位数量并不是固定死的。例如你的业务可能达不到 69 年之久,那么可用减少时间戳占用的位数,雪花算法服务需要部署的节点超过1024 台,那么可将减少的位数补充给机器码用。

雪花算法中 41 位比特位不是直接用来存储当前服务器毫秒时间戳的,而是需要当前服务器时间戳减去某一个初始时间戳值,一般可以使用服务上线时间作为初始时间戳值。

2. uuid 2.1 UUID简介

UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字,以连字号分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符,示例:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000,到目前为止业界一共有5种方式生成UUID,详情见IETF发布的UUID规范 A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace。

2.2 UUID的优缺点

优点:性能非常高:本地生成,没有网络消耗。

缺点:

  • 不易于存储:UUID太长,16字节128位,通常以36长度的字符串表示,很多场景不适用;
  • 信息不安全:基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露,这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
  • ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题,比如做DB主键的场景下,UUID就非常不适用:
    • MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好,36个字符长度的UUID不符合要求。
    • 对MySQL索引不利:如果作为数据库主键,在InnoDB引擎下,UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动,严重影响性能。

参考:

浅析分布式ID生成算法(UUID、Snowflake、Leaf)

雪花算法(SnowFlake)

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