一口氣說出9種分布式ID生成方式，面試官有點懵了
前兩天公眾號有個粉絲給我留言吐槽最近面試：“四哥，年前我在公司受點委屈一沖動就裸辭了，然后現(xiàn)在疫情嚴(yán)重兩個多月還沒找到工作，接了幾個視頻面試也都沒下文。好多面試官問完一個問題，緊接著說還會其他解決方法嗎？能干活解決bug不就行了嗎？那還得會多少種方法？”
面試官應(yīng)該是對應(yīng)聘者的回答不太滿意，他想聽到一個他認(rèn)為最優(yōu)的解決方案，其實這無可厚非。同樣一個bug，能用一行代碼解決問題的人和用十行代碼解決問題的人，你會選哪個入職？顯而易見的事情！所以看待問題還是要從多個角度出發(fā)，每種方法都有各自的利弊。
一、為什么要用分布式ID？
在說分布式ID的具體實現(xiàn)之前，我們來簡單分析一下為什么用分布式ID？分布式ID應(yīng)該滿足哪些特征？
1、什么是分布式ID？
拿MySQL數(shù)據(jù)庫舉個栗子：
在我們業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量不大的時候，單庫單表完全可以支撐現(xiàn)有業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)再大一點搞個MySQL主從同步讀寫分離也能對付。
但隨著數(shù)據(jù)日漸增長，主從同步也扛不住了，就需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分庫分表，但分庫分表后需要有一個唯一ID來標(biāo)識一條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫的自增ID顯然不能滿足需求；特別一點的如訂單、優(yōu)惠券也都需要有唯一ID做標(biāo)識。此時一個能夠生成全局唯一ID的系統(tǒng)是非常必要的。那么這個全局唯一ID就叫分布式ID。
2、那么分布式ID需要滿足那些條件？
- 全局唯一：必須保證ID是全局性唯一的，基本要求
- 高性能：高可用低延時，ID生成響應(yīng)要塊，否則反倒會成為業(yè)務(wù)瓶頸
- 高可用：100%的可用性是騙人的，但是也要無限接近于100%的可用性
- 好接入：要秉著拿來即用的設(shè)計原則，在系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)上要盡可能的簡單
- 趨勢遞增：最好趨勢遞增，這個要求就得看具體業(yè)務(wù)場景了，一般不嚴(yán)格要求
二、 分布式ID都有哪些生成方式？
今天主要分析一下以下9種，分布式ID生成器方式以及優(yōu)缺點：
- UUID
- 數(shù)據(jù)庫自增ID
- 數(shù)據(jù)庫多主模式
- 號段模式
- Redis
- 雪花算法（SnowFlake）
- 滴滴出品（TinyID）
- 百度 （Uidgenerator）
- 美團（Leaf）
那么它們都是如何實現(xiàn)？以及各自有什么優(yōu)缺點？我們往下看
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1、基于UUID
在Java的世界里，想要得到一個具有唯一性的ID，首先被想到可能就是UUID，畢竟它有著全球唯一的特性。那么UUID可以做分布式ID嗎？答案是可以的，但是并不推薦！
- public static void main(String[] args) {
- String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
- System.out.println(uuid);
- }
UUID的生成簡單到只有一行代碼，輸出結(jié)果 c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718，但UUID卻并不適用于實際的業(yè)務(wù)需求。像用作訂單號UUID這樣的字符串沒有絲毫的意義，看不出和訂單相關(guān)的有用信息；而對于數(shù)據(jù)庫來說用作業(yè)務(wù)主鍵ID，它不僅是太長還是字符串，存儲性能差查詢也很耗時，所以不推薦用作分布式ID
優(yōu)點：
- 生成足夠簡單，本地生成無網(wǎng)絡(luò)消耗，具有唯一性
缺點：
- 無序的字符串，不具備趨勢自增特性
- 沒有具體的業(yè)務(wù)含義
- 長度過長16 字節(jié)128位，36位長度的字符串，存儲以及查詢對MySQL的性能消耗較大，MySQL官方明確建議主鍵要盡量越短越好，作為數(shù)據(jù)庫主鍵 UUID 的無序性會導(dǎo)致數(shù)據(jù)位置頻繁變動，嚴(yán)重影響性能。
2、基于數(shù)據(jù)庫自增ID
基于數(shù)據(jù)庫的auto_increment自增ID完全可以充當(dāng)分布式ID，具體實現(xiàn)：需要一個單獨的MySQL實例用來生成ID，建表結(jié)構(gòu)如下：
- CREATE DATABASE `SEQ_ID`;
- CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
- id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
- value char(10) NOT NULL default '',
- PRIMARY KEY (id),
- ) ENGINE=MyISAM;
- insert into SEQUENCE_ID(value) VALUES ('values');
當(dāng)我們需要一個ID的時候，向表中插入一條記錄返回主鍵ID，但這種方式有一個比較致命的缺點，訪問量激增時MySQL本身就是系統(tǒng)的瓶頸，用它來實現(xiàn)分布式服務(wù)風(fēng)險比較大，不推薦！
優(yōu)點：
- 實現(xiàn)簡單，ID單調(diào)自增，數(shù)值類型查詢速度快
缺點：
- DB單點存在宕機風(fēng)險，無法扛住高并發(fā)場景
3、基于數(shù)據(jù)庫集群模式
前邊說了單點數(shù)據(jù)庫方式不可取，那對上邊的方式做一些高可用優(yōu)化，換成主從模式集群。害怕一個主節(jié)點掛掉沒法用，那就做雙主模式集群，也就是兩個Mysql實例都能單獨的生產(chǎn)自增ID。
那這樣還會有個問題，兩個MySQL實例的自增ID都從1開始，會生成重復(fù)的ID怎么辦？
解決方案：設(shè)置起始值和自增步長
MySQL_1 配置：
- set @@auto_increment_offset = 1; -- 起始值
- set @@auto_increment_increment = 2; -- 步長
MySQL_2 配置：
- set @@auto_increment_offset = 2; -- 起始值
- set @@auto_increment_increment = 2; -- 步長
這樣兩個MySQL實例的自增ID分別就是：
1、3、5、7、9
2、4、6、8、10
那如果集群后的性能還是扛不住高并發(fā)咋辦？就要進(jìn)行MySQL擴容增加節(jié)點，這是一個比較麻煩的事。
在這里插入圖片描述
從上圖可以看出，水平擴展的數(shù)據(jù)庫集群，有利于解決數(shù)據(jù)庫單點壓力的問題，同時為了ID生成特性，將自增步長按照機器數(shù)量來設(shè)置。
增加第三臺MySQL實例需要人工修改一、二兩臺MySQL實例的起始值和步長，把第三臺機器的ID起始生成位置設(shè)定在比現(xiàn)有最大自增ID的位置遠(yuǎn)一些，但必須在一、二兩臺MySQL實例ID還沒有增長到第三臺MySQL實例的起始ID值的時候，否則自增ID就要出現(xiàn)重復(fù)了，必要時可能還需要停機修改。
優(yōu)點：
- 解決DB單點問題
缺點：
- 不利于后續(xù)擴容，而且實際上單個數(shù)據(jù)庫自身壓力還是大，依舊無法滿足高并發(fā)場景。
4、基于數(shù)據(jù)庫的號段模式
號段模式是當(dāng)下分布式ID生成器的主流實現(xiàn)方式之一，號段模式可以理解為從數(shù)據(jù)庫批量的獲取自增ID，每次從數(shù)據(jù)庫取出一個號段范圍，例如 (1,1000] 代表1000個ID，具體的業(yè)務(wù)服務(wù)將本號段，生成1~1000的自增ID并加載到內(nèi)存。表結(jié)構(gòu)如下：
- CREATE TABLE id_generator (
- id int(10) NOT NULL,
- max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '當(dāng)前最大id',
- step int(20) NOT NULL COMMENT '號段的布長',
- biz_type int(20) NOT NULL COMMENT '業(yè)務(wù)類型',
- version int(20) NOT NULL COMMENT '版本號',
- PRIMARY KEY (`id`)
- )
biz_type ：代表不同業(yè)務(wù)類型
max_id ：當(dāng)前最大的可用id
step ：代表號段的長度
version ：是一個樂觀鎖，每次都更新version，保證并發(fā)時數(shù)據(jù)的正確性
| id | biz_type | max_id | step | version |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 101 | 1000 | 2000 | 0 |
等這批號段ID用完，再次向數(shù)據(jù)庫申請新號段，對max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功則說明新號段獲取成功，新的號段范圍是(max_id ,max_id +step]。
- update id_generator set max_id = #{max_id+step}, versionversion = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX
由于多業(yè)務(wù)端可能同時操作，所以采用版本號version樂觀鎖方式更新，這種分布式ID生成方式不強依賴于數(shù)據(jù)庫，不會頻繁的訪問數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)庫的壓力小很多。
5、基于Redis模式
Redis也同樣可以實現(xiàn)，原理就是利用redis的 incr命令實現(xiàn)ID的原子性自增。
- 127.0.0.1:6379> set seq_id 1 // 初始化自增ID為1
- OK
- 127.0.0.1:6379> incr seq_id // 增加1，并返回遞增后的數(shù)值
- (integer) 2
用redis實現(xiàn)需要注意一點，要考慮到redis持久化的問題。redis有兩種持久化方式RDB和AOF
- RDB會定時打一個快照進(jìn)行持久化，假如連續(xù)自增但redis沒及時持久化，而這會Redis掛掉了，重啟Redis后會出現(xiàn)ID重復(fù)的情況。
- AOF會對每條寫命令進(jìn)行持久化，即使Redis掛掉了也不會出現(xiàn)ID重復(fù)的情況，但由于incr命令的特殊性，會導(dǎo)致Redis重啟恢復(fù)的數(shù)據(jù)時間過長。
6、基于雪花算法（Snowflake）模式
雪花算法（Snowflake）是twitter公司內(nèi)部分布式項目采用的ID生成算法，開源后廣受國內(nèi)大廠的好評，在該算法影響下各大公司相繼開發(fā)出各具特色的分布式生成器。
在這里插入圖片描述
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Snowflake生成的是Long類型的ID，一個Long類型占8個字節(jié)，每個字節(jié)占8比特，也就是說一個Long類型占64個比特。
Snowflake ID組成結(jié)構(gòu)：正數(shù)位（占1比特）+ 時間戳（占41比特）+ 機器ID（占5比特）+ 數(shù)據(jù)中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），總共64比特組成的一個Long類型。
- 第一個bit位（1bit）：Java中l(wèi)ong的最高位是符號位代表正負(fù)，正數(shù)是0，負(fù)數(shù)是1，一般生成ID都為正數(shù)，所以默認(rèn)為0。
- 時間戳部分（41bit）：毫秒級的時間，不建議存當(dāng)前時間戳，而是用（當(dāng)前時間戳 - 固定開始時間戳）的差值，可以使產(chǎn)生的ID從更小的值開始；41位的時間戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
- 工作機器id（10bit）：也被叫做workId，這個可以靈活配置，機房或者機器號組合都可以。
- 序列號部分（12bit），自增值支持同一毫秒內(nèi)同一個節(jié)點可以生成4096個ID
根據(jù)這個算法的邏輯，只需要將這個算法用Java語言實現(xiàn)出來，封裝為一個工具方法，那么各個業(yè)務(wù)應(yīng)用可以直接使用該工具方法來獲取分布式ID，只需保證每個業(yè)務(wù)應(yīng)用有自己的工作機器id即可，而不需要單獨去搭建一個獲取分布式ID的應(yīng)用。
Java版本的Snowflake算法實現(xiàn)：
- /**
- * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一個整數(shù)，然后轉(zhuǎn)化為62進(jìn)制變成一個短地址URL
- *
- * https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake
- */
- public class SnowFlakeShortUrl {
- /**
- * 起始的時間戳
- */
- private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;
- /**
- * 每一部分占用的位數(shù)
- */
- private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列號占用的位數(shù)
- private final static long MACHINE_BIT = 5; //機器標(biāo)識占用的位數(shù)
- private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //數(shù)據(jù)中心占用的位數(shù)
- /**
- * 每一部分的最大值
- */
- private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
- private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
- private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);
- /**
- * 每一部分向左的位移
- */
- private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
- private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
- private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;
- private long dataCenterId; //數(shù)據(jù)中心
- private long machineId; //機器標(biāo)識
- private long sequence = 0L; //序列號
- private long lastTimeStamp = -1L; //上一次時間戳
- private long getNextMill() {
- long mill = getNewTimeStamp();
- while (mill <= lastTimeStamp) {
- mill = getNewTimeStamp();
- }
- return mill;
- }
- private long getNewTimeStamp() {
- return System.currentTimeMillis();
- }
- /**
- * 根據(jù)指定的數(shù)據(jù)中心ID和機器標(biāo)志ID生成指定的序列號
- *
- * @param dataCenterId 數(shù)據(jù)中心ID
- * @param machineId 機器標(biāo)志ID
- */
- public SnowFlakeShortUrl(long dataCenterId, long machineId) {
- if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
- throw new IllegalArgumentException("DtaCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_NUM or less than 0！");
- }
- if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
- throw new IllegalArgumentException("MachineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0！");
- }
- this.dataCenterId = dataCenterId;
- this.machineId = machineId;
- }
- /**
- * 產(chǎn)生下一個ID
- *
- * @return
- */
- public synchronized long nextId() {
- long currTimeStamp = getNewTimeStamp();
- if (currTimeStamp < lastTimeStamp) {
- throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
- }
- if (currTimeStamp == lastTimeStamp) {
- //相同毫秒內(nèi)，序列號自增
- sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
- //同一毫秒的序列數(shù)已經(jīng)達(dá)到最大
- if (sequence == 0L) {
- currTimeStamp = getNextMill();
- }
- } else {
- //不同毫秒內(nèi)，序列號置為0
- sequence = 0L;
- }
- lastTimeStamp = currTimeStamp;
- return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //時間戳部分
- | dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT //數(shù)據(jù)中心部分
- | machineId << MACHINE_LEFT //機器標(biāo)識部分
- | sequence; //序列號部分
- }
- public static void main(String[] args) {
- SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);
- for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
- //10進(jìn)制
- System.out.println(snowFlake.nextId());
- }
- }
- }
7、百度（uid-generator）
uid-generator是由百度技術(shù)部開發(fā)，項目GitHub地址 https://github.com/baidu/uid-generator
uid-generator是基于Snowflake算法實現(xiàn)的，與原始的snowflake算法不同在于，uid-generator支持自定義時間戳、工作機器ID和 序列號 等各部分的位數(shù)，而且uid-generator中采用用戶自定義workId的生成策略。
uid-generator需要與數(shù)據(jù)庫配合使用，需要新增一個WORKER_NODE表。當(dāng)應(yīng)用啟動時會向數(shù)據(jù)庫表中去插入一條數(shù)據(jù)，插入成功后返回的自增ID就是該機器的workId數(shù)據(jù)由host，port組成。
對于uid-generator ID組成結(jié)構(gòu)：
workId，占用了22個bit位，時間占用了28個bit位，序列化占用了13個bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一樣，時間的單位是秒，而不是毫秒，workId也不一樣，而且同一應(yīng)用每次重啟就會消費一個workId。
參考文獻(xiàn)
https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md
8、美團（Leaf）
Leaf由美團開發(fā)，github地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf
Leaf同時支持號段模式和snowflake算法模式，可以切換使用。
號段模式
先導(dǎo)入源碼 https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf ，在建一張表leaf_alloc
- DROP TABLE IF EXISTS `leaf_alloc`;
- CREATE TABLE `leaf_alloc` (
- `biz_tag` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '業(yè)務(wù)key',
- `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '當(dāng)前已經(jīng)分配了的最大id',
- `step` int(11) NOT NULL COMMENT '初始步長，也是動態(tài)調(diào)整的最小步長',
- `description` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '業(yè)務(wù)key的描述',
- `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '數(shù)據(jù)庫維護(hù)的更新時間',
- PRIMARY KEY (`biz_tag`)
- ) ENGINE=InnoDB;
然后在項目中開啟號段模式，配置對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫信息，并關(guān)閉snowflake模式
- leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
- leaf.segment.enable=true
- leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=ut
- leaf.jdbc.username=root
- leaf.jdbc.password=root
- leaf.snowflake.enable=false
- #leaf.snowflake.zk.address=
- #leaf.snowflake.port=
啟動leaf-server 模塊的 LeafServerApplication項目就跑起來了
號段模式獲取分布式自增ID的測試url ：http：//localhost：8080/api/segment/get/leaf-segment-test
監(jiān)控號段模式：http://localhost:8080/cache
snowflake模式
Leaf的snowflake模式依賴于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的順序Id來生成的，每個應(yīng)用在使用Leaf-snowflake時，啟動時都會都在Zookeeper中生成一個順序Id，相當(dāng)于一臺機器對應(yīng)一個順序節(jié)點，也就是一個workId。
- leaf.snowflake.enable=true
- leaf.snowflake.zk.address=127.0.0.1
- leaf.snowflake.port=2181
snowflake模式獲取分布式自增ID的測試url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test
9、滴滴（Tinyid）
Tinyid由滴滴開發(fā)，Github地址：https://github.com/didi/tinyid。
Tinyid是基于號段模式原理實現(xiàn)的與Leaf如出一轍，每個服務(wù)獲取一個號段（1000,2000]、（2000,3000]、（3000,4000]
在這里插入圖片描述
Tinyid提供http和tinyid-client兩種方式接入
Http方式接入
（1）導(dǎo)入Tinyid源碼：
git clone https://github.com/didi/tinyid.git
（2）創(chuàng)建數(shù)據(jù)表：
- CREATE TABLE `tiny_id_info` (
- `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
- `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '業(yè)務(wù)類型，唯一',
- `begin_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '開始id，僅記錄初始值，無其他含義。初始化時begin_id和max_id應(yīng)相同',
- `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '當(dāng)前最大id',
- `step` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '步長',
- `delta` int(11) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '每次id增量',
- `remainder` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '余數(shù)',
- `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '創(chuàng)建時間',
- `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新時間',
- `version` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '版本號',
- PRIMARY KEY (`id`),
- UNIQUE KEY `uniq_biz_type` (`biz_type`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'id信息表';
- CREATE TABLE `tiny_id_token` (
- `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
- `token` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'token',
- `biz_type` varchar(63) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '此token可訪問的業(yè)務(wù)類型標(biāo)識',
- `remark` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '備注',
- `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '創(chuàng)建時間',
- `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '2010-01-01 00:00:00' COMMENT '更新時間',
- PRIMARY KEY (`id`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT 'token信息表';
- INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
- VALUES
- (1, 'test', 1, 1, 100000, 1, 0, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-22 23:19:27', 1);
- INSERT INTO `tiny_id_info` (`id`, `biz_type`, `begin_id`, `max_id`, `step`, `delta`, `remainder`, `create_time`, `update_time`, `version`)
- VALUES
- (2, 'test_odd', 1, 1, 100000, 2, 1, '2018-07-21 23:52:58', '2018-07-23 00:39:24', 3);
- INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
- VALUES
- (1, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');
- INSERT INTO `tiny_id_token` (`id`, `token`, `biz_type`, `remark`, `create_time`, `update_time`)
- VALUES
- (2, '0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c', 'test_odd', '1', '2017-12-14 16:36:46', '2017-12-14 16:36:48');
（3）配置數(shù)據(jù)庫：
- datasource.tinyid.names=primary
- datasource.tinyid.primary.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
- datasource.tinyid.primary.url=jdbc:mysql://ip:port/databaseName?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
- datasource.tinyid.primary.username=root
- datasource.tinyid.primary.password=123456
（4）啟動tinyid-server后測試
- 獲取分布式自增ID: http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c'
- 返回結(jié)果: 3
- 批量獲取分布式自增ID:
- http://localhost:9999/tinyid/id/nextIdSimple?bizType=test&token=0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c&batchSize=10'
- 返回結(jié)果: 4,5,6,7,8,9,10,11,12,13
Java客戶端方式接入
重復(fù)Http方式的（2）（3）操作
引入依賴
- <dependency>
- <groupId>com.xiaoju.uemc.tinyid</groupId>
- <artifactId>tinyid-client</artifactId>
- <version>${tinyid.version}</version>
- </dependency>
配置文件
- tinyid.server =localhost:9999
- tinyid.token =0f673adf80504e2eaa552f5d791b644c
test 、tinyid.token是在數(shù)據(jù)庫表中預(yù)先插入的數(shù)據(jù)，test 是具體業(yè)務(wù)類型，tinyid.token表示可訪問的業(yè)務(wù)類型
- // 獲取單個分布式自增ID
- Long id = TinyId . nextId( " test " );
- // 按需批量分布式自增ID
- List< Long > ids = TinyId . nextId( " test " , 10 );
總結(jié)
本文只是簡單介紹一下每種分布式ID生成器，旨在給大家一個詳細(xì)學(xué)習(xí)的方向，每種生成方式都有它自己的優(yōu)缺點，具體如何使用還要看具體的業(yè)務(wù)需求。
