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本文目录一览：

• 1、全局唯一ID实现方案
• 2、MySQL数据库为何不使用雪花算法mysql不使用雪花算法
• 3、常用的分布式唯一ID生成方案
• 4、突破Java面试(49)-分库分表之后全局id的生成

全局唯一ID实现方案

1、滴滴的Tinyid则基于号段模式实现了分布式ID生成。综上所述，选择合适的全局唯一ID实现方案取决于具体业务需求、系统架构和性能要求。不同的方法各有优缺点，但均旨在确保分布式环境下的主键唯一性，为系统稳定性和一致性提供坚实基础。

2、具体实现如下： **序列表结构**：每张序列表拥有一个唯一的 id 列，用于生成全局唯一 ID，以及一个名为 next_id 的列，用于记录每次发放 ID 的起始值。序列表还有一个 cache 列，用于缓存每段 id 的数量，以便高效分配。

3、雪花算法（SnowFlake）是目前分布式ID生成的优选方案。算法基于64位整数结构，能够确保ID的全局唯一性、连续性与递增性。在实际应用中，通过合理分配工作ID和数据中心ID，结合服务器主机名和IP生成，能够有效降低重复风险。尽管仍存在机器码重复可能性，但在实际部署中，此风险极低，且可通过合理的配置避免。

4、Snowflake 算法是另一种分布式 ID 生成方法，结果为 long 类型。它将 64bit 划分为机器 ID、时间戳、流水号等部分，确保 ID 的全局唯一性。Snowflake 算法稳定、使用灵活，但依赖于机器时钟，时间回拨可能导致 ID 重复或服务不可用。

MySQL数据库为何不使用雪花算法mysql不使用雪花算法

尽管雪花算法在分布式系统中广泛应用，但是MySQL数据库并不采用该算法生成唯一ID。主要原因有以下几点： 易重复 尽管雪花算法可以生成唯一ID，但是由于机器ID和序列号都是有限制的，如果机器码和序列号的生成是有规律可循的，那么就存在重复的可能性。在大数据环境下，很难真正保证机器码的全局唯一性。

UUID和雪花算法在生成时并非递增序列，在未进行分库分表的情况下使用它们作为数据库主键可能导致MySQL的页分裂问题和磁盘的随机读问题。然而，雪花算法在分布式数据库中作为主键是主流实现方案。

首先，我们通过创建三张表：user_auto_key、user_uuid、user_random_key，分别使用自动增长的主键、UUID和随机生成的key作为主键，测试表的插入速度和查询速度。这里的随机key使用雪花算法生成，确保18位的long值，且前后不连续不重复。我们使用Spring框架，包含jdbcTemplate、JUnit和hutool库，实现增查测试。

首先，我们创建三张表：user_auto_key、user_uuid、user_random_key。它们分别使用自动增长的主键、uuid和随机key作为主键。在相同的环境中，我们测试了这三张表的插入速度和查询速度。使用随机key其实是指使用雪花算法生成的前后不连续、不重复、无规律的ID。我们使用spring的jdbcTemplate实现程序增查测试。

常用的分布式唯一ID生成方案

Sequence表：使用数据库统一维护一张或几张发号表，通过主键自增的方式生成唯一ID。生成的格式通常为递增的数字序列，如：1，2，3，4，..，适用于需要单调递增ID的场景，且部署及使用较为简单。Snowflake算法：Twitter实现的一种算法，通过时间戳、机器分配标识及自增序列组成一个64位数字ID。

Snowflake算法将64位分成多段，分别表示时间戳、机器标识和随机序列。优势：性能强，保证ID唯一性 缺点：无 适用场景：大规模分布式系统 基于Redis 利用Redis的INCR命令生成ID，并配合时间戳和机器ID使用。

雪花算法（Twitter Snowflake）快速生成有序ID，但依赖时钟同步，可读性较差。 Redis 自增命令简单易扩展，但依赖Redis集群，客户端需实现负载均衡。 Zookeeper 或 MongoDB分布式协调生成，复杂度高，网络依赖强。

市面上常见的分布式ID生成方式有：UUID，虽然保证唯一但可读性差；SnowFlake，Twitter开源的64位整数生成算法，性能高且在单机上可递增；UidGenerator，百度开源的基于雪花算法，提供了丰富的文档和测试案例；还有美团的Leaf，依赖数据库和中间件，具有全局唯一和趋势递增特性。

突破Java面试(49)-分库分表之后全局id的生成

1、数据库自增ID：这是最简单的方法，每次获取一个ID，都是基于数据库的自增ID。优点是简单易用，但缺点是，在高并发情况下，单库生成自增ID会有瓶颈。如果需要改进，可以考虑开一个专门的服务，但无论如何，都是基于单个数据库的。 UUID：UUID是一种本地生成的方式，不依赖于数据库。

2、分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，这样是不对的，我们需要一个全局唯一的 id 来支持。生成全局 id 有下面这几种方式：UUID：不适合作为主键，因为太长了，并且无序不可读，查询效率低。比较适合用于生成唯一的名字的标示比如文件的名字。

3、分布式ID在数据量大、分库分表后的重要作用是为分散数据提供唯一标识，确保数据完整性和避免冲突。以下是几种常见的生成方案： UUID（通用唯一标识符）简单高效，基于时间戳、硬件标识符生成全局唯一ID，但无序且ID较长，存储空间占用大，不适合索引。

4、在分布式系统架构中，确保主键的唯一性是一个关键问题。传统单体架构下的数据库自增ID方式，在分布式环境下会因分库分表导致ID重复，影响系统一致性。为了解决这个问题，本文将探讨全局唯一ID的实现方案。首先，我们需要理解为什么需要全局唯一ID。

5、日常开发中，数据的唯一标识是ID，比如用户ID、商品ID、订单ID。随着项目发展，数据量增加，系统需要进行分库分表以支撑更多用户，此时数据库自增主键无法满足生成全局唯一主键的需求，因此引入分布式ID。分布式ID需满足多个基本要求，并应具备并发问题解决机制。

6、分布式主键生成是分库分表后面临的一个挑战，为了解决主键冲突问题，可以采用分布式ID生成系统（如雪花算法）为每条记录分配全局唯一的ID。数据脱敏是保护敏感数据安全的重要措施，通过算法对敏感字段进行脱敏处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。