技术硬核-浅谈ID生成器
“叮咚，叮咚……”，微信提示音一声接一声，声音是那么的频繁，有妖气，待俺去看一看。
这天刚吃完午饭，打开微信，发现我们的技术讨论组里有 100 多条未读消息，心想，是不是系统出问题了？怎么消息那么频繁？
于是迅速的爬楼，历时 1 秒 23，爬到楼顶，虚惊一场。了解消息的来龙去脉，大体意思：下午两点，研发一组在第二会议室开会，会议主题是：开发一个适合多个业务场景的分布式 ID 生成器。
到了两点，我们都来到第二会议室，开始了激烈讨论。
可能你们都知道，ID 是某个体系中唯一的编码，用来标识事务，比如：身份标识号、账号、唯一编码、专属号码。
ID 生成器又是什么呢？说白了就是生成 ID 工具，而在这里我们说的 ID 生成器，却是一个服务（下同）。
为什么要开发分布式 ID 生成器？
原因大体有两点：
1. 许多业务系统需要对大量的订单、消息进行进行唯一标识，如：金融、电商、支付等。
2. 每个部门都开发一套 ID 生成器，总体上增加了工作量，增加公司的成本，不利于维护、管理。
分布式 ID 生成器有哪些要求？
1. 全局唯一性：不能出现重复的 ID 号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。
2. 递增：比较低要求的条件为趋势递增，即保证下一个 ID 一定大于上一个 ID，而比较苛刻的要求是连续递增，如1001，1002，1003 等等。根据我们自己的业务，我们选择的是趋势递增（连续递增，会暴露出系统实际订单量）。
3. 高可用：ID 生成事关重大，一旦挂掉会导致整个系统崩溃，给公司带来巨大的损失，需要保证 ID 的正常、稳定生成。
4. 高性能：必须要在压测下表现良好，如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致系统瘫痪。
5. 灵活多变：每个业务场景对 ID 的要求也各不相同，ID 生成要做到灵活多变可配置，尽可能多的满足需求。
针对以上那么多要求，我们到底要怎么做？看看前辈们都是怎么做的吧，目前业内有几种常见的解决方案。
一、UUID（用的最多）方案
UUID：通用唯一识别码（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。
优点：本地生成，全局唯一，没有网络消耗。
缺点：UUID 太长，通常以 36 长度的字符串表示，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；UUID 不能标识业务含义，可读性差；不满足递增要求；不够灵活。
二、Twitter 的雪花算法 SnowFlake 方案
这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID 也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成 ID 的一种算法，这种方案把 64-bit 分别划分成多段，分开来标示机器、时间等，比如在 snowflake 中的 64-bit 分别表示如下图所示：
第一位为未使用，接下来的 41 位为毫秒级时间（41 位的长度可以使用 69 年），然后是 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId （10 位的长度最多支持部署 1024 个节点） ，最后 12 位是毫秒内的计数（12 位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生 4096 个 ID 序号）一共加起来刚好 64 位，为一个 Long 型 （转换成字符串长度为 18） 。示例：323893460451070160，
323893460455264256。
优点：整体上按照时间自增排序；全局唯一；效率高。
缺点：有序，但不连续；不能同时满足多个系统对ID的需求，不够灵活。
三、数据库自增序列生成方案
以 MySQL 举例，利用给字段设置 auto_increment_increment和 auto_increment_offset 来保证 ID 自增，每次业务使用下列 SQL 读写 MySQL 得到 ID 号。
优点：简单，利用现有数据库系统的功能实现；成本小，有 DBA 专业维护；ID 号自增，可以实现一些对 ID 有特殊要求的业务。
缺点：强依赖 DB，当 DB 异常时整个系统不可用，属于致命问题；配置主从复制可以尽可能的增加可用性，但是数据一致性在特殊情况下难以保证；主从切换时的不一致可能会导致重复发号。
ID 发号性能瓶颈限制在单台 MySQL 的读写性能。
四、基于 ZooKeeper 和本地缓存的方案
使用 ZooKeeper 作为分段节点协调工具，每台服务器首先从 Zookeeper 缓存一段，如 1 – 2000 的 ID，此时 Zookeeper 上保存最大值 2000，每次获取的时候都会进行判断，如果 ID <= 2000，则更新本地的当前值，如果为 2001，则会将 Zookeeper 上的最大值更新至 4000，本地缓存段更新为 2001 - 4000，更新的时候使用分布式锁来实现。
优点：全局唯一，效率高。
缺点：维护成本较高，不能同时满足多个系统对 ID 的需求，不够灵活。
看了许多业内解决方案，有些方案已经基本上可以满足我们的需求，但是不够灵活。我们需要一种灵活、多变、可配置的方案。
五、我们的方案
经过一番讨论，我们选择了自己造轮子，核心思想：
使用数据库双 buffer 优化方案，每次从数据库拿取一个号段，当该号段下发 50% 时，如果下一个号段未更新，则启动另一个线程去提前更新新号段，当该号段已全部下发完成，且下一个号段准备完成，则切换到下一个号段，就这样一次一次的循环。
举个栗子：第一次取一个号段 100,000 - 110,000(1)，当该号段下发到 105,000 时，去检查 120,000 号段是否更新，如果未更新，启动一个线程去更新号段120,000 - 130,000(2)，当(1)号段已经下发完成，切换到(2)号段。
这样做的好处是不用频繁的访问数据库，保证了效率，在数据库宕机的一段时间内，服务仍然可生成 ID 。
这样就灵活了吗？
NO，这提高性能、效率的方式，要想做到灵活，我们需要设计一张数据库表，表中要区别不同的业务类型，可以设置ID 的前缀规则、后缀规则、长度、步长、最大 ID，保证 ID 灵活、多变、可配置。
数据库表结构设计：
key_name：区分业务
key_length：ID 长度
key_cache：缓存数量
key_prefix：前缀规则
key_subffix：后缀规则
key_digit：key 生成规则，支持 10 进制、36 进制或者 62 进制
数据库表测试数据：
测试服务器配置：Linux 2 核 4G 内存 X 2
步长设置为 1000，缓冲池设置为 1000，每秒大约可生成 16,675,231 次。
分布式 ID 生成器的方案还有很多，各有各的优点，需要你们根据自己的业务场景去选择，“不选贵的，只选对的”。
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