四种常见的分布式ID产生方式
AI摘要: 本文介绍了四种常见的分布式ID生成方案，包括雪花算法、Redis、MySQL单机和MySQL号段模式。每种方案都详细描述了其生成逻辑、多节点唯一性保证机制以及特点。
产生原因就不多说了，单集数据库能力有限，开始数据库分库分表，那么唯一性ID就成为了需要解决的问题。
要求：
-
唯一性：任何时刻，任何节点都不允许出现重复的ID
-
高性能：高并发下也能快速生成，不能出现性能瓶颈
-
安全性：不能让用户猜测到id规律，避免安全隐患
雪花算法
+---------------------+ +---------------------+
| Node A (Worker 1) | <---> | Clock + Counter |
+---------------------+ +---------------------+
|
|--- ID1: 64-bit
| 0 00001 00000001 000000000000
| | | | |
| | | | +-- 序列号（12位）: 同一毫秒内计数器
| | | +------------------ 机器ID（10位）
| | +------------------------------ 数据中心ID（5位）
| +---------------------------------------- 时间戳（41位）
v
ID: 64位整数，局部生成
生成逻辑：
-
每个节点配置唯一的机器 ID 和数据中心 ID。
-
获取当前时间戳，拼接数据中心 ID、机器 ID 和序列号。
-
同一毫秒内如果序列号溢出，则等待下一毫秒。
多节点如何唯一：靠不同的机器ID和时间戳组合保证唯一性。
特点：本地生成，无需中心节点，高性能低延迟
redis
+-----------+ +-------------+
| Node A | ----+-> | |
| | | | |
+-----------+ | | |
| | Redis主节点 |
+-----------+ | | INCR key |
| Node B | ----+-> | |
+-----------+ | |
+-------------+
|
v
ID1: 10000000001
ID2: 10000000002
生成逻辑：
-
各节点通过
INCR my_id_key获取自增整数。 -
Redis 保证原子性，每次加1，返回唯一 ID。
多节点如何唯一：所有节点访问同一个 Redis 实例，由 Redis 保证全局唯一。
特点：集中式生成，简洁可靠，但依赖 Redis 中心性能
MySQL单机
+-----------+ +-------------------+
| Node A | ----+-> | |
+-----------+ | | MySQL 单实例 |
| | INSERT 获取自增ID|
+-----------+ | | (auto_increment) |
| Node B | ----+-> | |
+-----------+ +-------------------+
|
v
ID1: 1
ID2: 2
生成逻辑：
-
所有节点向同一个 MySQL 表插入记录。
-
使用
AUTO_INCREMENT字段自动生成 ID。 -
可配合
select last_insert_id()获取本次插入的 ID。
多节点如何唯一：所有节点依赖同一个数据库实例，全局自增字段唯一。
特点：简单但不适合高并发，依赖数据库性能
MySQL号段模式
+----------------------+
| MySQL Segment表 |
|----------------------|
| biz_tag | max_id |
| order | 10500 |
+----------------------+
^ |
| 取出一个号段(10001 ~ 10500)
|
+-----------+-----------+
| |
+--------+ +--------+
| Node A | | Node B |
+--------+ +--------+
| |
| 本地自增: 10001++ | 本地自增: 10501++
v v
ID1: 10001 ID2: 10501
生成逻辑：
-
每个节点从 MySQL 中申请一段号段（如一次1000个）。
-
MySQL表中维护每个业务的最大 ID。
-
节点拿到号段后，在本地缓存、使用。
多节点如何唯一：
- 节点之间不通信，通过数据库号段表分配不重复的区间。
特点：中心协调，节点本地生成，性能好，适合高并发