MySQL为例
我们将分布式系统中数据库的同一个业务表的自增ID设计成不一样的起始值,然后设置固定的步长,步长的值即为分库的数量或分表的数量。
以MySQL举例,利用给字段设置auto_increment_increment和auto_increment_offset来保证ID自增。
auto_increment_offset:表示自增长字段从那个数开始,他的取值范围是1 .. 65535。
auto_increment_increment:表示自增长字段每次递增的量,其默认值是1,取值范围是1 .. 65535。
缺点也很明显,首先它强依赖DB,当DB异常时整个系统不可用。虽然配置主从复制可以尽可能的增加可用性,但是数据一致性在特殊情况下难以保证。主从切换时的不一致可能会导致重复发号。还有就是ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。
使用redis实现
Redis实现分布式唯一ID主要是通过提供像 INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令,由于Redis自身的单线程的特点所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
但是单机存在性能瓶颈,无法满足高并发的业务需求,所以可以采用集群的方式来实现。集群的方式又会涉及到和数据库集群同样的问题,所以也需要设置分段和步长来实现。
为了避免长期自增后数字过大可以通过与当前时间戳组合起来使用,另外为了保证并发和业务多线程的问题可以采用 Redis + Lua的方式进行编码,保证安全。
Redis 实现分布式全局唯一ID,它的性能比较高,生成的数据是有序的,对排序业务有利,但是同样它依赖于redis,需要系统引进redis组件,增加了系统的配置复杂性。
当然现在Redis的使用性很普遍,所以如果其他业务已经引进了Redis集群,则可以资源利用考虑使用Redis来实现。