uuid

  • uuid叫做通用唯一识别码，是按照开放软件基金会（OSF）制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片 ID 码和许多可能的数字。
    • UUID 是由一组 32 位数的 16 进制数字所构成，是故 UUID 理论上的总数为1632=2128，约等于 3.4 x 10123。也就是说若每纳秒产生 1 百万个 UUID，要花 100 亿年才会将所有 UUID 用完。
    • UUID 通常以连字号分隔的五组来显示，形式为 8-4-4-4-12，总共有 36 个字符（即 32 个英数字母和 4 个连字号）。例如： 123e4567-e89b-12d3-a456-426655440000 。
  • uuid缺点：
    • 太长
    • 非纯数字，夹带了字母，存储到数据库里时不能存储于整形里，字符串索引的代价比较大
    • 不安全。UUID 中会包含网卡的 MAC 地址。

  • JDK 从 1.5 开始在 java.util 包下提供了一个 UUID 类用来生成 UUID：

    1. UUID uuid = UUID.randomUUID(); String uuidStr1 = uuid.toString(); String uuidStr2 = uuidStr1.replaceAll("-","");

    雪花id

    源码SnowflakeIdGenerator.java，hutools工具类也有雪花id的功能

  • 雪花即SnowFlake，Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，有如下好处：

    • 比uuid短，纯数字，信息安全，生成的id总体趋势上是自增的
  • SnowFlake 的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生 ID 碰撞（由数据中心 ID 和机器 ID 作区分），并且效率较高。
  • 雪花id一共64bit，8位，刚好是long的大小，因此雪花id是long型
    • 第一个bit是最高标识位，是long型的正负位，0是正，1是负
    • 41位bit的是毫秒级时间戳，存储的是**当前时间戳-id生成器开始使用时的时间**
      • id生成器开始使用的时间由我们程序指定，我们可以使用1969年（(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) ≈ 69）
    • 数据机器位（10bit）：由 5 位的 data-center-id 和 5 位的 worker-id组成。数据中心是地点，worker-id是一个地点的一个电脑的标识，即最多支持32*32=1024台主机的分布式系统
    • 顺序号（12bit）：毫秒内的计数，12 位的计数顺序号支持每个节点每毫秒（同一机器，同一时间截）产生 4096 个 ID 序号

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    时间回拨问题

  • 时间回拨问题就是如果当前时间设置为过去，可能会生成重复id，解决方案有如下几种：

    • 最简单的方案，就是关闭生成唯一 ID 机器的时间同步。
    • 使用阿里云的的时间服务器进行同步，2017 年 1 月 1 日的闰秒调整，阿里云服务器 NTP 系统 24 小时「消化」闰秒，完美解决了问题。
    • 如果发现有时钟回拨，时间很短比如 5 毫秒，就等待，然后再生成。或者就直接报错，交给业务层去处理。也可以采用 SonyFlake 的方案，精确到 10 毫秒，以 10 毫秒为分配单元。

      Sonyflake

  • sonyflake 算法是索尼公司基于 snowflake 改进的一个分布式唯一 ID 生成算法。基本思路和 snowflake 一致，不过位分配上略有不同。

  • 序列号只用8位，意味着单位时间内生成的数量比雪花id少很多，所以sonyflake并发量比雪花id小
    1. 1 Bit 正负 | 39 Bit 时间 |  8 Bit 序列id  |   16 Bit 机器id