【Java面试】谈谈常用的分布式ID设计方案

“谈谈常用的分布式ID设计方案”!

一个工作了7年的同学，被问到了这样一个问题。

问题并不难，但是在实际面试的时候，如果只是回答1，2，3

很难通过面试，因为作为一个高级程序员，还需要有自己的理解和思考。

大家好，我是Mic，一个工作了14年的Java程序员。

这个问题的高手回答，我整理到了15W字的面试文档里面，大家可以私信我领取。

下面看看高手的回答

高手：

首先，分布式全局ID的的解决方案有很多，比如：

• 使用Mysql的全局表
• 使用Zookeeper的有序节点
• 使用MongoDB的objectid
• redis的自增id
• UUID等等
• ......

这些方案只是解决基础的id唯一性问题，在实际生产环境中，需要构建一个全局唯一id

还需要考虑更多的因素：

• 有序性， 有序的ID能够更好的确认数据的位置，以及B+数的存储结构中，范围查询的效率更高，并且可以提升B+树数据维护的效率。
• 安全性，避免恶意爬去数据造成数据泄露
• 可用性，ID生成系统的可用性要求非常高，一旦出现故障就会造成业务不可用的问题
• 性能，全局id生成系统需要满足整个公司的业务需求，涉及到亿级别的调用，对性能要求较高

因此，在如果我们选择数据库的全局表，你没获取一次id就需要更新数据库，性能上限比较明显，

而且基于数据库构建高扩展和高性能的解决方案难度很大。

所以，目前市面上主流的解决方案是基于Twitter早期开源的Snowflake雪花算法。

它是由64位长度组成的全局id生成算法，通过对64位进行区间划分来表述不同含义实现唯一性。

它的好处是：

• 算法实现简单
• 不存在太多外部依赖
• 可以生成有意义的有序编号
• 基于位运算，性能也很好，Twitter测试的峰值是10万个每秒。

另外，美团公司开源了一个全局唯一id生成系统leaf，它里面也用到了雪花算法去构建全局唯一id

并且在高性能和高可用方面，做了很多的优化，为美团内部业务提供了每天上亿次的调用。

总结

很明显这是一个热点问题，并且在实际应用中也比较广泛。

建议各位粉丝在这个领域做一些更深层次的思考和研究，从而去应对面试官更进一步的追问

记住，全局ID本身的设计方案和实现细节是很重要的。

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