Spring Cloud Alibaba-UUID（二十一）

简介

分布式系统中咱们每每须要进行分库分表，提高性能，这时候咱们就会须要一个高性能的全局惟一Id生成器，又称发号器。

常见的发号器

UUID

UUID由MAC地址、时间戳、命名空间、随机/伪随机数、时序等元素构成，JAVA自带，使用简单，一样的，它的缺点也很是的明显。

无序的Id对性能的影响

MySQL tries to leave space so that future inserts do not incur un-necessary page splits (and thus higher IO cost). In an "ideal" world, MySQL tries to keep the index pages at 15/16-th full, but depending on insert order, this fill factor can be as low as 1/2

大部分状况下，咱们使用的数据库都是mysql，使用的mysql索引都是InnoDB,而InnoDB是主键构成的B+Tree（每一个节点携带数据），因此乱序插入时Innodb须要不停的申请新的page，而且进行tree的从新分布，致使插入速度变慢，查询也有约10%的性能损失和40～50%的空间浪费。

数据库自增

利用数据库的自增，咱们也能够方便的进行惟一Id生成，简单方便，可是问题也很明显，首先我插入了一条数据，还要再查询一次才能够知道id，其次简单的自增很容易引起漏洞。若是咱们把它做为全局惟一ID的话，在分库分表的状况下，还须要一个专门的数据库表自增（相似redis），查出id，而后在分库分表，性能不好。

Redis

利用incr咱们能够很容易的实现id自增且redis是原子性的，不会重号。问题的仍是引入了组件，id的生成复杂度提升。

Zookeeper

Zookeeper的话经过带有编号的节点也能够实现全局惟一id的生产，可是使用的比较少，一样的，引入了组件，提升了系统复杂度。

雪花算法

SnowFlake算法生成64位的二进制正整数，而后转换成10进制的数，性能很高，不依赖组件，性能好，适合生产使用。

雪花算法的构成

自定义雪花算法

学我者生，似我者死。-齐白石

写程序咱们也不须要依葫芦画瓢，能够根据本身项目的需求，对64位二进制进行从新划分，从新定义。

• 秒级

• 毫秒级