数据库唯一ID生成策略是什么
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数据库自增ID
最简单的实现方式是使用数据库的id自增策略,如 MySQL
的 auto_increment
。如果两台数据库分别设置不同步长,可以生成不重复ID,从而实现高可用。
优点
实现简单,容易理解,单调自增,绝对有序。
缺点
强依赖DB,当DB异常时整个系统不可用,属于致命问题。
ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。
UUID系列
结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。存在一些UUID的变种也是不错的实现。
优点
本地生成,生成简单,性能非常好,高可用。
缺点
长度过长,不易存储,无序不可读,查询效率低。
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。
UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动,严重影响性能。
redis实现ID
Redis的所有命令操作都是单线程的,本身提供像 incr
和 increby
这样的自增原子命令,所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
举例,使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ,使用 INCR 进行累加。
优点
灵活方便,且性能优于数据库。
数字ID天然排序,通过合理设计可以得到更具有表达能力的ID。
缺点
引入Redis,编码和配置的工作量比较大。
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,竞对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。
Twitter的snowflake算法生成ID
优点
时间有序,毫秒数在高位,自增序列在低位,整个ID都是趋势递增的。
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。
可以根据自身业务特性分配bit位,非常灵活。
Long型。
缺点
依赖于机器的时钟,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。
百度UidGenerator
百度基于snowflake
的一种实现
优点
同上 Twitter的snowflake算法生成ID
缺点
需要MySQL(内置WorkerID分配器, 启动阶段通过DB进行分配; 如自定义实现, 则DB非必选依赖)
美团Leaf
优点
高可用容灾。
ID号码是趋势递增的8byte的64位数字,满足数据库存储的主键要求。
缺点
DB宕机会造成整个系统不可用。
比较复杂。
MongoDB的ObjectId
通过“时间+机器码+pid+inc”共12个字节,通过4+3+2+3的方式最终标识成一个24长度的十六进制字符。
优点
轻量型的,不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。
本地生成,含时间戳,有序,成本低。
安全性高。
比较短,24位,比如掘金的ID,juejin.im/editor/post…
缺点
比较长,难于记忆。
使用机器ID和进程ID,64位Long无法存储,只能生成特殊ObjectId对象。
自己编程实现雪花算法
参照 Twitter的snowflake算法生成ID
,参考MongoDB
的ObjectId
的生成策略,使用类似机器ID,进程ID来保证唯一性。
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