常见分布式id生成方案_分布式id生成方案

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一、为什么要用分布式ID

在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？

1、什么是分布式ID

拿MySQL数据库举个栗子：

在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID

2、那么分布式ID需要满足哪些条件

全局唯一：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求
高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈
高可用：对ID号生成系统的可用性要求极高，所以不能有单点故障
好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单
趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞争对手可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则
分片支持：可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易

二、分布式ID有哪些生成方式

今天主要分析一下以下9种，分布式ID生成器方式以及优缺点：

基于UUID
基于数据库自增ID
基于数据库集群模式
基于数据库的号段模式
基于Redis模式
基于雪花算法（SnowFlake）
百度（Uidgenerator）
美团（Leaf）
滴滴出品（TinyID）

那么它们都是如何实现？以及各自有什么优缺点？我们往下看

在这里插入图片描述

1、基于UUID

UUID （Universally Unique Identifier），通用唯一识别码的缩写。UUID是由一组32位数的16进制数字所构成，所以UUID理论上的总数为 16³²⁼²128，约等于 3.4 x 10^38。也就是说若每纳秒产生1兆个UUID，要花100亿年才会将所有UUID用完。

生成的UUID是由 8-4-4-4-12格式的数据组成，其中32个字符和4个连字符’ – ‘，一般我们使用的时候会将连字符删除 uuid.toString().replaceAll("-","")。

目前UUID的产生方式有5种版本，每个版本的算法不同，应用范围也不同。

基于时间的UUID – 版本1：这个一般是通过当前时间，随机数，和本地Mac地址来计算出来，可以通过 org.apache.logging.log4j.core.util包中的 UuidUtil.getTimeBasedUuid()来使用或者其他包中工具。由于使用了MAC地址，因此能够确保唯一性，但是同时也暴露了MAC地址，私密性不够好。
DCE安全的UUID – 版本2：DCE（Distributed Computing Environment）安全的UUID和基于时间的UUID算法相同，但会把时间戳的前4位置换为POSIX的UID或GID。这个版本的UUID在实际中较少用到。
基于名字的UUID（MD5）- 版本3：基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。这个版本的UUID保证了：相同名字空间中不同名字生成的UUID的唯一性；不同名字空间中的UUID的唯一性；相同名字空间中相同名字的UUID重复生成是相同的。
随机UUID – 版本4：根据随机数，或者伪随机数生成UUID。这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的，但是重复的可能性可以忽略不计，因此该版本也是被经常使用的版本。JDK中使用的就是这个版本。
基于名字的UUID（SHA1） – 版本5：和基于名字的UUID算法类似，只是散列值计算使用SHA1（Secure Hash Algorithm 1）算法。

我们 Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID，有兴趣的可以去看看它的源码

public static void main(String[] args) { 
   
    //获取一个版本4根据随机字节数组的UUID。
    UUID uuid = UUID.randomUUID();
    System.out.println(uuid.toString().replaceAll("-", ""));
    //获取一个版本3(基于名称)根据指定的字节数组的UUID。
    byte[] nbyte = { 
   10, 20, 30};
    UUID uuidFromBytes = UUID.nameUUIDFromBytes(nbyte);
    System.out.println(uuidFromBytes.toString().replaceAll("-", ""));
}

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优点

生成简单，本地生成无网络消耗，性能非常高，具有唯一性

缺点

没有具体的业务含义：无序的字符串，没有具体的业务含义，且不具备趋势自增特性
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，暴露使用者的位置。
存储性能差查询耗时：如果作为MySQL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，可以查阅 Mysql 索引原理 B+树的知识。
传输数据量大，且不可读

2、基于数据库自增ID

基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：

CREATE DATABASE `SEQ_ID`;
CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
    id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, 
    value char(10) NOT NULL default '',
    PRIMARY KEY (id),
);

insert into SEQUENCE_ID(value)  VALUES ('values');

优点

实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快

缺点

强依赖DB，DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景

3、基于数据库集群模式

前边说了单点数据库方式不可取，那对上边的方式做一些高可用优化，换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID

那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？

解决方案：设置起始值和自增步长

MySQL_1 配置：

set @@auto_increment_offset = 1;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

MySQL_2 配置：

set @@auto_increment_offset = 2;     -- 起始值
set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长

这样两个MySQL实例的自增ID分别就是：

1、3、5、7、9
2、4、6、8、10

那如果集群后的性能还是扛不住高并发咋办？就要进行MySQL扩容增加节点，这是一个比较麻烦的事。

水平扩展的数据库集群，有利于解决数据库单点压力的问题，同时为了ID生成特性，将自增步长按照机器数量来设置。

增加第三台MySQL实例需要人工修改一、二两台MySQL实例的起始值和步长，把第三台机器的ID起始生成位置设定在比现有最大自增ID的位置远一些，但必须在一、二两台MySQL实例ID还没有增长到第三台MySQL实例的起始ID值的时候，否则自增ID就要出现重复了，必要时可能还需要停机修改。

优点

解决DB单点问题

缺点

不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景

4、基于数据库的号段模式

号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：

CREATE TABLE id_generator (
  id int(10) NOT NULL,
  max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
  step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',
  biz_type    int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',
  version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
  PRIMARY KEY (`id`)
);

biz_type ：代表不同业务类型

max_id ：当前最大的可用id

step ：代表号段的长度

version ：是一个乐观锁，每次都更新version版本，保证并发时数据的正确性

id	biz_type	max_id	step	version
1	101	1000	2000	0

等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]

update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX

由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。

优点

不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小

缺点

需要将一个号段的自增ID保存到内存，增加实现难度

5、基于Redis模式

Redis实现分布式唯一ID主要是通过提供像 INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令，由于Redis自身的单线程的特点所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。

127.0.0.1:6379> set seq_id 1     // 初始化自增ID为1
OK
127.0.0.1:6379> incr seq_id      // 增加1，并返回递增后的数值
(integer) 2

但是单机存在性能瓶颈，无法满足高并发的业务需求，所以可以采用集群的方式来实现。集群的方式又会涉及到和数据库集群同样的问题，所以也需要设置分段和步长来实现。

为了避免长期自增后数字过大可以通过与当前时间戳组合起来使用，另外为了保证并发和业务多线程的问题可以采用 Redis + Lua的方式进行编码，保证安全。

优点

Redis 实现分布式全局唯一ID，它的性能比较高，生成的数据是有序的，对排序业务有利

缺点

需要系统引进redis组件，增加了系统的配置复杂性
需要编码和配置的工作量比较大
Redis单点故障，影响服务可用性
用redis实现需要注意一点，要考虑到redis持久化的问题。redis有两种持久化方式RDB和AOF
- RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。
- AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。

6、基于雪花算法（Snowflake）模式

雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式ID生成器。

在这里插入图片描述

Snowflake生成的是Long类型的ID，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特。

Snowflake ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 数据中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。

第一个bit位（1bit）：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。
时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 – 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
工作机器id（10bit）：也被叫做workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。
序列号部分（12bit），自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID

根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用Java语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。

Java版本的Snowflake算法实现

public class SnowflakeIdWorker { 

/** * 起始的时间戳,2020-01-01 00:00:00 */
private final static long START_TIMESTAMP = 1577808000000L;
/** * 数据中心占用的位数 */
private final static long DATACENTER_ID_BIT = 5;
/** * 工作机器标识占用的位数 */
private final static long WORKER_ID_BIT = 5;
/** * 序列号占用的位数 */
private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
/** * 支持的数据中心最大值 */
private final static long MAX_DATACENTER_ID = ~(-1L << DATACENTER_ID_BIT);
/** * 支持的工作机器标识最大值 */
private final static long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BIT);
/** * 支持的序列号最大值 */
private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
/** * 工作机器标识向左移12位 */
private final static long WORKER_ID_LEFT = SEQUENCE_BIT;
/** * 数据中心向左移(12+5)位 */
private final static long DATACENTER_ID_LEFT = SEQUENCE_BIT + WORKER_ID_BIT;
/** * 时间戳向左移(12+5+5)位 */
private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATACENTER_ID_LEFT + DATACENTER_ID_BIT;
/** * 数据中心 */
private final long datacenterId;
/** * 工作机器标识 */
private final long workerId;
/** * 序列号 */
private long sequence = 0L;
/** * 上一次时间戳 */
private long lastTimestamp = -1L;
/** * 构造函数 * * @param datacenterId 数据中心 (0~31) * @param workerId 工作机器标识 (0~31) */
public SnowflakeIdWorker(long datacenterId, long workerId) { 

if (datacenterId > MAX_DATACENTER_ID || datacenterId < 0) { 

throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_ID or less than 0");
}
if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) { 

throw new IllegalArgumentException("workerId can't be greater than MAX_WORKER_ID or less than 0");
}
this.datacenterId = datacenterId;
this.workerId = workerId;
}
/** * 获取下一个ID (该方法是线程安全的) * * @return long SnowflakeId */
public synchronized long nextId() { 

long currentTimestamp = currentTimeMillis();
//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (currentTimestamp < lastTimestamp) { 

throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
}
//如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (currentTimestamp == lastTimestamp) { 

//相同毫秒内，序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) { 

currentTimestamp = nextTimeMillis();
}
} else { 

//不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的时间戳
lastTimestamp = currentTimestamp;
//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
//时间戳部分
return (currentTimestamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT
//数据中心部分
| datacenterId << DATACENTER_ID_LEFT
//工作机器标识部分
| workerId << WORKER_ID_LEFT
//序列号部分
| sequence;
}
/** * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳 * * @return 当前时间戳 */
private long nextTimeMillis() { 

long mill = currentTimeMillis();
while (mill <= lastTimestamp) { 

mill = currentTimeMillis();
}
return mill;
}
/** * 返回以毫秒为单位的当前时间 * * @return 当前时间(毫秒) */
private long currentTimeMillis() { 

return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) { 

SnowflakeIdWorker snowflake = new SnowflakeIdWorker(2, 3);
for (int i = 0; i < (1 << 10); i++) { 

System.out.println(snowflake.nextId());
}
}
}

雪花算法提供了一个很好的设计思想，雪花算法生成的ID是趋势递增，不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的，而且可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

但是雪花算法强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。如果恰巧回退前生成过一些ID，而时间回退后，生成的ID就有可能重复。官方对于此并没有给出解决方案，而是简单的抛错处理，这样会造成在时间被追回之前的这段时间服务不可用。

很多其他类雪花算法也是在此思想上的设计然后改进规避它的缺陷，后面介绍的百度 UidGenerator 和美团分布式ID生成系统 Leaf 中snowflake模式都是在 snowflake 的基础上演进出来的。

优点

不依赖外部组件，稳定性高
灵活方便，可以根据自身业务特性分配bit位
单机上ID单调自增，毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的

缺点

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态
ID可能不是全局递增。在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，也许有时候也会出现不是全局递增的情况

7、百度（uid-generator）

uid-generator是由百度技术部开发，项目GitHub地址 https://github.com/baidu/uid-generator

uid-generator是基于Snowflake算法实现的，与原始的snowflake算法不同在于，uid-generator支持自定义时间戳、工作机器ID和 序列号 等各部分的位数，而且uid-generator中采用用户自定义workId的生成策略。

uid-generator需要与数据库配合使用，需要新增一个WORKER_NODE表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据，由host，port组成。

对于uid-generator ID组成结构：

workId，占用了22个bit位，时间占用了28个bit位，序列化占用了13个bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一样，时间的单位是秒，而不是毫秒，workId也不一样，而且同一应用每次重启就会消费一个workId。

参考文献
https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md

8、美团（Leaf）

Leaf由美团开发，github地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf

Leaf同时支持号段模式和snowflake算法模式，可以切换使用。

号段模式

先导入源码 https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf ，再建一张表leaf_alloc

DROP TABLE IF EXISTS `leaf_alloc`;
CREATE TABLE `leaf_alloc` (
`biz_tag` varchar(128)  NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务key',
`max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '当前已经分配了的最大id',
`step` int(11) NOT NULL COMMENT '初始步长，也是动态调整的最小步长',
`description` varchar(256)  DEFAULT NULL COMMENT '业务key的描述',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据库维护的更新时间',
PRIMARY KEY (`biz_tag`)
) ENGINE=InnoDB;

然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式

leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
leaf.segment.enable=true
leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=utf8
leaf.jdbc.username=root
leaf.jdbc.password=root
leaf.snowflake.enable=false
#leaf.snowflake.zk.address=
#leaf.snowflake.port=

启动leaf-server 模块的 LeafServerApplication项目就跑起来了

号段模式获取分布式自增ID的测试url：http://localhost:8080/api/segment/get/leaf-segment-test

监控号段模式：http://localhost:8080/cache

snowflake模式

Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法，主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个workId。

leaf.snowflake.enable=true
leaf.snowflake.zk.address=127.0.0.1
leaf.snowflake.port=2181

snowflake模式获取分布式自增ID的测试url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test

9、滴滴（Tinyid）

Tinyid由滴滴开发，Github地址：https://github.com/didi/tinyid。

Tinyid是基于号段模式原理实现的与Leaf如出一辙，每个服务获取一个号段（1000,2000]、（2000,3000]、（3000,4000]

Tinyid提供http和tinyid-client两种方式接入

Http方式接入

（1）导入Tinyid源码：

git clone https://github.com/didi/tinyid.git

（2）创建数据表：

CREATE TABLE `tiny_id_info` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务类型，唯一',
`begin_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始id，仅记录初始值，无其他含义。初始化时begin_id和max_id应相同',
`max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '当前最大id',
`step` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '步长',
`delta` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '每次id增量',
`remainder` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '余数',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间',
`version` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '版本号',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uniq_biz_type` (`biz_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'id信息表';
CREATE TABLE `tiny_id_token` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
`token` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'token',
`biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '此token可访问的业务类型标识',
`remark` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '备注',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'token信息表';
INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
VALUES
(1, 'test', 1, 1, 100000, 1, 0, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-22 23:19:27', 1);
INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
VALUES
(2, 'test_odd', 1, 1, 100000, 2, 1, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-23 00:39:24', 3);
INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
VALUES
(1, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');
INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
VALUES
(2, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test_odd', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');

（3）配置数据库：

datasource.tinyid.names=primary
datasource.tinyid.primary.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
datasource.tinyid.primary.url=jdbc:mysql://ip:port/databaseName?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
datasource.tinyid.primary.username=root
datasource.tinyid.primary.password=123456

（4）启动tinyid-server后测试

获取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c'
返回结果: 3
批量获取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c&batchSize=10'
返回结果:  4,5,6,7,8,9,10,11,12,13

Java客户端方式接入

重复Http方式的（2）（3）操作

引入依赖

<dependency>
<groupId>com.xiaoju.uemc.tinyid</groupId>
<artifactId>tinyid-client</artifactId>
<version>${tinyid.version}</version>
</dependency>

配置文件

tinyid.server =localhost:9999
tinyid.token =0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c

test 、tinyid.token是在数据库表中预先插入的数据，test 是具体业务类型，tinyid.token表示可访问的业务类型

// 获取单个分布式自增ID
Long id =  TinyId.nextId("test");
// 按需批量分布式自增ID
List< Long > ids =  TinyId.nextId("test" , 10);

三、总结

本文只是简单介绍一下每种分布式ID生成器，旨在给大家一个详细学习的方向，每种生成方式都有它自己的优缺点，具体如何使用还要看具体的业务需求。

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/210085.html原文链接：https://javaforall.cn

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常见分布式id生成方案_分布式id生成方案

文章目录

一、为什么要用分布式ID

1、什么是分布式ID

2、那么分布式ID需要满足哪些条件

二、 分布式ID有哪些生成方式

1、基于UUID

2、基于数据库自增ID

3、基于数据库集群模式

4、基于数据库的号段模式

5、基于Redis模式

6、基于雪花算法（Snowflake）模式

7、百度（uid-generator）

8、美团（Leaf）

号段模式

snowflake模式

9、滴滴（Tinyid）

Http方式接入

Java客户端方式接入

三、总结

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二、分布式ID有哪些生成方式