Java -- 每日一问:谈谈常用的分布式ID的设计方案?Snowflake是否受冬令时切换影响?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Java -- 每日一问:谈谈常用的分布式ID的设计方案?Snowflake是否受冬令时切换影响?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
典型回答
首先,我们需要明确通常的分布式 ID 定义,基本的要求包括:
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全局唯一,区别于单点系统的唯一,全局是要求分布式系统内唯一。
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有序性,通常都需要保证生成的 ID 是有序递增的。例如,在数据库存储等场景中,有序 ID 便于确定数据位置,往往更加高效。
目前业界的方案很多,典型方案包括:
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基于数据库自增序列的实现。这种方式优缺点都非常明显,好处是简单易用,但是在扩展性和可靠性等方面存在局限性。
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基于 Twitter 早期开源的Snowflake的实现,以及相关改动方案。这是目前应用相对比较广泛的一种方式,其结构定义你可以参考下面的示意图。
整体长度通常是 64 (1 + 41 + 10+ 12 = 64)位,适合使用 Java 语言中的 long 类型来存储。
头部是 1 位的正负标识位。
紧跟着的高位部分包含 41 位时间戳,通常使用 System.currentTimeMillis()。
后面是 10 位的 WorkerID,标准定义是 5 位数据中心 + 5 位机器 ID,组成了机器编号,以区分不同的集群节点。
最后的 12 位就是单位毫秒内可生成的序列号数目的理论极限。
Snowflake 的官方版本是基于 Scala 语言,Java 等其他语言的参考实现有很多,是一种非常简单实用的方式,具体位数的定义是可以根据分布式系统的真实场景进行修改的,并不一定要严格按照示意图中的设计。
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Redis、ZooKeeper、MongoDB 等中间件,也都有各种唯一 ID 解决方案。其中一些设计也可以算作是 Snowflake 方案的变种。例如,MongoDB 的ObjectId提供了一个 12 byte(96 位)的 ID 定义,其中 32 位用于记录以秒为单位的时间,机器 ID 则为 24 位,16 位用作进程 ID,24 位随机起始的计数序列。
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国内的一些大厂开源了其自身的部分分布式 ID 实现,InfoQ 就曾经介绍过微信的seqsvr,它采取了相对复杂的两层架构,并根据社交应用的数据特点进行了针对性设计,具体请参考相关代码实现。另外,百度、美团等也都有开源或者分享了不同的分布式 ID 实现,都可以进行参考。
关于第二个问题,Snowflake 是否受冬令时切换影响?
我认为没有影响,你可以从 Snowflake 的具体算法实现寻找答案。我们知道 Snowflake 算法的 Java 实现,大都是依赖于 System.currentTimeMillis(),这个数值代表什么呢?从 Javadoc 可以看出,它是返回当前时间和 1970 年 1 月 1 号 UTC 时间相差的毫秒数,这个数值与夏 / 冬令时并没有关系,所以并不受其影响。
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