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wzjs 2025/8/22 23:40:54

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以下是几种常见的分布式ID实现方案的实战示例总结：

数据库自增ID

示例

创建数据库表，设置自增主键：

CREATE TABLE id_generator (id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,-- 其他字段...
);

获取ID时，插入一条记录并返回自增ID：

INSERT INTO id_generator () VALUES ();
SELECT LAST_INSERT_ID();

优点
- 实现简单，ID有序递增。
缺点
- 存在单点故障，扩展性差。
- 高并发下性能瓶颈。

数据库号段模式

示例

创建表，记录当前号段和最大值：

CREATE TABLE id_segment (biz_type VARCHAR(32) PRIMARY KEY,current_id BIGINT,max_id BIGINT
);

获取ID时，更新号段：

UPDATE id_segment SET current_id = ?, max_id = ?
WHERE biz_type = ? AND current_id < max_id;

如果更新成功，从current_id开始分配ID；否则，重新获取新的号段。

优点
- 减少数据库访问，提高性能。
缺点
- 需要处理号段耗尽的情况。
- 仍存在单点问题。

Redis自增

示例

使用INCR命令生成ID：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
long id = jedis.incr("id_generator");

优点
- 高性能，支持高并发。
缺点
- 依赖Redis，存在单点风险。
- ID单调递增，可能暴露业务信息。

UUID

示例

生成UUID：

String id = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");

优点
- 生成简单，本地生成无需网络请求。
- 全球唯一性高。
缺点
- 长度较长，存储成本高。
- 无序性导致数据库索引性能下降。

雪花算法（Snowflake）

示例

实现SnowflakeIdWorker类：

public class SnowflakeIdWorker {// 机器ID（可配置）private final long workerId;// 数据中心ID（可配置）private final long datacenterId;// 其他参数...public long nextId() {// 生成分布式ID...}
}

优点
- 高性能，生成速度快。
- ID有序递增，满足时间趋势。
- 分布式部署，无单点问题。
缺点
- 依赖时钟，时钟回拨可能导致ID重复。
- 需要管理机器ID和数据中心ID。

美团Leaf

示例
- 使用Leaf框架，配置数据库或Redis模式。
- 调用API获取ID：
```
long id = LeafIdGenerator.get();
```
优点
- 结合号段模式和Snowflake算法，兼顾性能和可靠性。
- 提供双缓存机制，提高可用性。
缺点
- 引入额外依赖，增加维护成本。