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“谈谈罕用的分布式 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，然而在理论面试的时候，如果只是答复 1，2，3
很难通过面试，因为作为一个高级程序员，还须要有本人的了解和思考。
大家好，我是 Mic，一个工作了 14 年的 Java 程序员。
这个问题的高手答复，我整顿到了 15W 字的面试文档外面，大家能够私信我支付。
上面看看高手的答复
高手：
首先，分布式全局 ID 的的解决方案有很多，比方：
- 应用 Mysql 的全局表
- 应用 Zookeeper 的有序节点
- 应用 MongoDB 的 objectid
- redis 的自增 id
- UUID 等等
- ……
这些计划只是解决根底的 id 唯一性问题，在理论生产环境中，须要构建一个全局惟一 id
还须要思考更多的因素：
- 有序性，有序的 ID 可能更好的确认数据的地位，以及 B + 数的存储构造中，范畴查问的效率更高，并且能够晋升 B + 树数据保护的效率。
- 安全性，防止歹意爬去数据造成数据泄露
- 可用性，ID 生成零碎的可用性要求十分高，一旦呈现故障就会造成业务不可用的问题
- 性能，全局 id 生成零碎须要满足整个公司的业务需要，波及到亿级别的调用，对性能要求较高
因而，在如果咱们抉择数据库的全局表，你没获取一次 id 就须要更新数据库，性能下限比拟显著，
而且基于数据库构建高扩大和高性能的解决方案难度很大。
所以，目前市面上支流的解决方案是基于 Twitter 晚期开源的 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意实现唯一性。
它的益处是：
- 算法实现简略
- 不存在太多内部依赖
- 能够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惟一 id 生成零碎 leaf，它外面也用到了雪花算法去构建全局惟一 id
并且在高性能和高可用方面，做了很多的优化，为美团外部业务提供了每天上亿次的调用。
总结
很显著这是一个热点问题，并且在理论利用中也比拟宽泛。
倡议各位粉丝在这个畛域做一些更深层次的思考和钻研，从而去应答面试官更进一步的诘问
记住，全局 ID 自身的设计方案和实现细节是很重要的。
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