面試官：分庫分表後如何生成全局 ID？

1.UUID 作爲全局 ID

UUID（Universally Unique Identifier）是(shì)一種全局唯一标識符，它保證在空間和時間上的唯一性。通常由 128 位的數字組成，采用 32 位的十六進制數表示，格式爲 8-4-4-4-12 這樣的 36 個字符（32 個字母數字字符和 4 個短橫線(xiàn)），例如 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。UUID 在 Java 中的實現(xiàn)如下：

什麽是(shì)UUID？UUID全稱：Universally Unique Identifier，即通用唯一識别碼。UUID是(shì)由一組32位數的16進制數字所構成，是(shì)故UUID理論上的總數爲16^32 = 2^128，約等于3.4 x 10^38。也就是(shì)說若每納秒産生1兆個UUID，要花100億年才會将所有UUID用完。UUID的标準型式包含32個16進制數字，以連字号分爲五段，形式爲8-4-4-4-12的32個字符，如：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。UUID的作用UUID的是(shì)讓分布式系統中的所有元素都能有唯一的辨識信息，而不需要通過中央控制端來做辨識信息的指定。如此一來，每個人都可以創建不與其它人沖突的UUID。在這樣的情況下，就不需考慮數據庫創建時的名稱重複問題。目前最廣泛應用的UUID，是(shì)微軟公司的全局唯一标識符（GUID），而其他重要的應用，則有Linux ext2/ext3文件系統、LUKS加密分區、GNOME、KDE、Mac OS X等等。

UUID 存在的問題

雖然 UUID 可以保證全局唯一，但(dàn)并不推薦使用 UUID 來作爲分庫分表後的主鍵 ID，因爲 UUID 有兩個問題：

• UUID 太長，且生成效率較低。

• UUID 沒有任何業務含義，不連續且沒有任何順序可言。

UUID的組成UUID是(shì)指在一台機器上生成的數字，它保證對在同一時空中的所有機器都是(shì)唯一的。通常平台會提供生成的API。按照開放(fàng)軟件基金會(OSF)制定的标準計算，用到了以太網卡地址、納秒級時間、芯片ID碼和許多可能的數字。UUID由以下幾部分的組合：當前日期和時間，UUID的第一個部分與時間有關，如果你在生成一個UUID之後，過幾秒又(yòu)生成一個UUID，則第一個部分不同，其餘相(xiàng)同。時鍾序列。全局唯一的IEEE機器識别号，如果有網卡，從網卡MAC地址獲得，沒有網卡以其他方式獲得。UUID的唯一缺陷在于生成的結果串會比較長。關于UUID這個标準使用最普遍的是(shì)微軟的GUID(Globals Unique Identifiers)。

2.雪花 ID 作爲全局 ID

雪花 ID（Snowflake ID）是(shì)一個用于分布式系統中生成唯一 ID 的算法，由 Twitter 公司提出。它的設計目标是(shì)在分布式環境下高效地生成全局唯一的 ID，具有一定的有序性。雪花 ID 的結構如下所示（共 64 位）：

這四部分代表的含義：

• 符号位：最高位是(shì)符号位，始終爲 0，1 表示負數，0 表示正數，ID 都是(shì)正整數，所以固定爲 0。

• 時間戳部分：由 41 位組成，精确到毫秒級。可以使用該 41 位表示的時間戳來表示的時間可以使用 69 年。

• 節點 ID 部分：由 10 位組成，用于表示機器節點的唯一标識符。在同一毫秒内，不同的節點生成的 ID 會有所不同。

• 序列号部分：由 12 位組成，用于标識同一毫秒内生成的不同 ID 序列。在同一毫秒内，可以生成 4096 個不同的 ID。

Java 版雪花算法實現(xiàn)

接下來，我們來實現(xiàn)一個 Java 版的雪花算法：

public class SnowflakeIdGenerator {
    // 定義雪花 ID 的各部分位數    private static final long TIMESTAMP_BITS = 41L;    private static final long NODE_ID_BITS = 10L;    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;    // 定義起始時間戳（可根據實際情況調整）    private static final long EPOCH = 1609459200000L;    // 定義最大取值範圍    private static final long MAX_NODE_ID = (1L << NODE_ID_BITS) - 1;    private static final long MAX_SEQUENCE = (1L << SEQUENCE_BITS) - 1;    // 定義偏移量    private static final long TIMESTAMP_SHIFT = NODE_ID_BITS + SEQUENCE_BITS;    private static final long NODE_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;    private final long nodeId;    private long lastTimestamp = -1L;    private long sequence = 0L;    public SnowflakeIdGenerator(long nodeId) {        if (nodeId < 0 || nodeId > MAX_NODE_ID) {            throw new IllegalArgumentException("Invalid node ID");        }        this.nodeId = nodeId;    }    public synchronized long generateId() {        long currentTimestamp = timestamp();        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {            throw new IllegalStateException("Clock moved backwards");        }        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;            if (sequence == 0) {                currentTimestamp = untilNextMillis(lastTimestamp);            }        } else {            sequence = 0L;        }        lastTimestamp = currentTimestamp;        return ((currentTimestamp - EPOCH) << TIMESTAMP_SHIFT) |        (nodeId << NODE_ID_SHIFT) |        sequence;    }    private long timestamp() {        return System.currentTimeMillis();    }    private long untilNextMillis(long lastTimestamp) {        long currentTimestamp = timestamp();        while (currentTimestamp <= lastTimestamp) {            currentTimestamp = timestamp();        }        return currentTimestamp;    }}

調用代碼如下：

public class Main {    public static void main(String[] args) {        // 創建一個雪花 ID 生成器實例，傳入節點 ID        SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1);        // 生成 ID        long id = idGenerator.generateId();        System.out.println(id);    }}

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