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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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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。
1.3 雪花算法的作用
- 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。
优点:
缺点:
2. uuid 2.1 UUID简介注: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。
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:
参考:
浅析分布式ID生成算法(UUID、Snowflake、Leaf)
雪花算法(SnowFlake)
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