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面試官:如何設(shè)計(jì)一個(gè)分布式 ID 生成器

系統(tǒng)
分布式系統(tǒng)中設(shè)計(jì)分布式 ID 對(duì)于確保訂單、用戶或記錄等實(shí)體的唯一性至關(guān)重要。

分布式系統(tǒng)中設(shè)計(jì)分布式 ID 對(duì)于確保訂單、用戶或記錄等實(shí)體的唯一性至關(guān)重要。

分布式 ID 的設(shè)計(jì)需求

  • 唯一性:ID 必須在所有服務(wù)或系統(tǒng)中全局唯一。
  • 可擴(kuò)展性:系統(tǒng)應(yīng)能夠在高負(fù)載下以高吞吐量生成 ID。
  • 排序性:在某些用例中,ID 需要是有序或大致按時(shí)間排序的(例如用于排序)。
  • 避免碰撞:兩個(gè) ID 相同的概率應(yīng)當(dāng)極小。
  • 去中心化:ID 的生成應(yīng)不依賴單一的生成器,避免單點(diǎn)故障。
  • 可用性:即使在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時(shí),ID 生成系統(tǒng)也應(yīng)能正常工作。
  • 緊湊性:ID 的格式應(yīng)在存儲(chǔ)時(shí)高效,特別是在數(shù)據(jù)庫(kù)或日志中。
  • 透明性:有時(shí) ID 需要嵌入元數(shù)據(jù)(如時(shí)間戳或機(jī)器 ID )以便調(diào)試或追蹤。

常見(jiàn)的分布式 ID 解決方案

(1) UUID(通用唯一標(biāo)識(shí)符)

  • 版本1:基于時(shí)間戳,包含時(shí)間戳和節(jié)點(diǎn)特定的信息(如 MAC 地址)。
  • 版本4:隨機(jī)生成,提供高度的唯一性。
  • 優(yōu)點(diǎn):簡(jiǎn)單,廣泛應(yīng)用于多種編程語(yǔ)言中。
  • 缺點(diǎn):無(wú)序,較大(128位),不能輕易按生成時(shí)間排序。
  • 適用場(chǎng)景:適用于排序要求不高的分布式系統(tǒng),如對(duì)象存儲(chǔ)或用戶 ID。

(2) Snowflake 算法(Twitter)

一個(gè) 64 位的 ID,包含以下部分:

  • 41 位用于時(shí)間戳(從某個(gè)自定義的紀(jì)元開(kāi)始的毫秒數(shù))。
  • 10 位用于機(jī)器 ID(數(shù)據(jù)中心或節(jié)點(diǎn) ID)。
  • 12 位用于序列號(hào)(確保同一毫秒內(nèi)生成的多個(gè) ID 是唯一的)。
  • 優(yōu)點(diǎn):時(shí)間排序,具有良好的擴(kuò)展性,支持高吞吐量(每個(gè)節(jié)點(diǎn)每毫秒最多生成 4096 個(gè) ID)。
  • 缺點(diǎn):需要節(jié)點(diǎn)間時(shí)間同步。
  • 適用場(chǎng)景:常用于分布式系統(tǒng),如微服務(wù)或訂單管理系統(tǒng)。

(3) 數(shù)據(jù)庫(kù)序列

數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)通常提供自增 ID 生成(例如 MySQL 的 AUTO_INCREMENT 或 PostgreSQL 的 SERIAL)。

  • 優(yōu)點(diǎn):簡(jiǎn)單且可靠,適用于小型集中式系統(tǒng)。
  • 缺點(diǎn):無(wú)法很好地?cái)U(kuò)展到分布式系統(tǒng),會(huì)引入單點(diǎn)故障。
  • 適用場(chǎng)景:適用于無(wú)需高擴(kuò)展性的簡(jiǎn)單應(yīng)用。

(4) KSUID(K-可排序的唯一標(biāo)識(shí)符)

128 位 ID,嵌入時(shí)間戳和隨機(jī)部分。

  • 優(yōu)點(diǎn):ID 按生成時(shí)間可排序(字典序),比 UUID 更小。
  • 缺點(diǎn):稍微比 UUID 復(fù)雜,空間效率不如 Snowflake。
  • 適用場(chǎng)景:適用于需要字典序排序和較長(zhǎng)生命周期的場(chǎng)景,如日志聚合系統(tǒng)。

(5) Redis / MongoDB 的序列生成器

像 Redis 或 MongoDB 這樣的系統(tǒng)可以通過(guò)原子操作充當(dāng)集中式的 ID 生成器。

  • 優(yōu)點(diǎn):提供集中控制,并且具有高吞吐量。
  • 缺點(diǎn):存在單點(diǎn)故障,依賴 Redis/MongoDB 的可用性。
  • 適用場(chǎng)景:適用于分布式系統(tǒng),中央節(jié)點(diǎn)可以在沒(méi)有高可用性要求的情況下生成 ID。

選擇解決方案的考慮因素

  • 吞吐量需求:如果系統(tǒng)需要每秒生成數(shù)百萬(wàn)個(gè) ID,Snowflake 或 Redis-based 方案比 UUID 更合適。
  • 有序還是隨機(jī):如果 ID 需要按時(shí)間排序,可以考慮 Snowflake、KSUID。
  • 存儲(chǔ)限制:與 KSUID 相比,Snowflake ID 更小,如果存儲(chǔ)大小至關(guān)重要,可以選擇更緊湊的格式。
  • 元數(shù)據(jù):如果需要在ID中包含元數(shù)據(jù),Snowflake ID 或自定義哈希方案可以編碼時(shí)間戳或機(jī)器 ID 等信息。

每種解決方案適合不同的用例,具體選擇取決于擴(kuò)展性、排序和存儲(chǔ)大小等因素。Snowflake 和 UUID 是現(xiàn)代分布式系統(tǒng)中最常采用的方案。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: ByteByteGo
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