分布式ID实现方式

    在任何一个系统中，都有需要唯一的一个编号标识一条记录或一个消息，例如一个订单记录或者消息中间件发送的消息这样的需求。在微服务系统，每一个微服务生成的id不能重复，最好保证一定的自增，目前的解决方案有UUID,数据库id自增，数据库生成id,雪花算法，然后根据这些解决方案对应的工具有美团的leaf,百度的UidGenerator。

• UUID：是java自带的一种id生成方式，uuid能够保证同一时空所有机器都能够保持唯一。

  //java使用方式
  UUID uuid = UUID.randomUUID();
  String id = uuid.toString();

• 数据库id自增：当多个服务在自身系统中能够保持唯一性，但在全局不能保证唯一性的时候，例如使用各个服务中的当前系统时间毫秒数作为id，那么就会导致在某一个毫秒中，生成重复的id.如果所有服务都去通过数据库获取id编号，那么就可以保证id不能重复。

    通过维护一张表，表中记录什么类型的自增，自增起始值、自增间隔、下一次自增起始值。例如对人员编号进行从1开始逐一自增。
    --type---start---inteval---one_time_total--
    --people---1--------1----------1000------
    
    
    A.在程序中维护startNum,currentNum,endNum,inteval;
    一次获取人员编号的过程: 
    select start,inteval,one_time_total from t_number where type = 'people';//获取人员当前编号信息
    update start = start + inteval * one_time_total where type = 'people';//更新人员编号信息
    得到startNum = start、endNum = start + inteval * oneTimeTotal、inteval = inteval;当前编号从startNum开始，endNum结束，currentNum代表当前编号。
    
    B.通过数据库触发器实现
    --biz_type--max_id---step---update_time---
    ---people----0-------1000-----currentTime-
    
    创建触发器或者存储过程
    Begin UPDATE table 
      SET max_id=max_id+step WHERE biz_tag='people'
      SELECT tag, max_id, step FROM table WHERE biz_tag='people' 
    Commit

• 雪花算法: 雪花算法为Twitter开源的一种生成id的算法。

  其由64位bit组成，第1位为标识位，第2位到第42位为毫秒数，记录当前时间与起始时间的毫秒数差值，记录长度为69年，第43位到52位表示机器id，Twitter是将前5位分配为idc标识号，后5位分配为机器标识号，53位到64位表示为递增序列号。

  

  
  
      java实现代码

     package com.xiayu.config;
  
     public class SnowFlake{
  
     //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id
     private long workerId;
     //工作id,每一个服务对应唯一一个workerId,这个id当服务比较少的时候，可以写在配置文件中，如果比较多的话可以使用zk的持久顺序节点
     private long datacenterId;   //数据id
     //12位的序列号
     private long sequence;
  
     public SnowFlake(long workerId, long datacenterId, long sequence){
         // 校验wokerId值
         if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
             throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
         }
         //校验数据中心id值
         if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
             throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
         }
         System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                 timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
  
         this.workerId = workerId;
         this.datacenterId = datacenterId;
         this.sequence = sequence;
     }
  
     //初始时间戳
     private long twepoch = 1288834974657L;
  
     //长度为5位
     private long workerIdBits = 5L;
     private long datacenterIdBits = 5L;
     //最大值
     private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
     private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
     //序列号id长度
     private long sequenceBits = 12L;
     //序列号最大值
     private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
  
     //工作id需要左移的位数，12位
     private long workerIdShift = sequenceBits;
     //数据id需要左移位数 12+5=17位
     private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
     //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
     private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
  
     //上次时间戳，初始值为负数
     private long lastTimestamp = -1L;
  
     public long getWorkerId(){
         return workerId;
     }
  
     public long getDatacenterId(){
         return datacenterId;
     }
  
     public long getTimestamp(){
         return System.currentTimeMillis();
     }
  
     //下一个ID生成算法,线程安全的
     public synchronized long nextId() {
         long timestamp = timeGen();
  
         //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
         if (timestamp < lastTimestamp) {
             System.err.printf("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
             throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds",
                     lastTimestamp - timestamp));
         }
  
         //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
         if (lastTimestamp == timestamp) {
             sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //序列号+1
             if (sequence == 0) {
                 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
             }
         } else {
             sequence = 0;
         }
  
         //将上次时间戳值刷新
         lastTimestamp = timestamp;
         return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                 (datacenterId << datacenterIdShift) |
                 (workerId << workerIdShift) |
                 sequence;
     }
  
     //获取时间戳，并与上次时间戳比较
     private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
         long timestamp = timeGen();
         while (timestamp <= lastTimestamp) {
             timestamp = timeGen();
         }
         return timestamp;
     }
  
     //获取系统时间戳
     private long timeGen(){
         return System.currentTimeMillis();
     }
  
     public static void main(String[] args) {
         SnowFlake worker = new SnowFlake(1,1,1);
         for (int i = 0; i < 20; i++) {
             System.out.println(worker.nextId());
         }
     }
  }

  大厂id生成工具有美团的Leaf（树叶），和百度的UidGenerator，其原理同上。