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【Java面试】谈谈常用的分布式ID设计方案

“谈谈常用的分布式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,但是在实际面试的时候,如果只是回答1,2,3

很难通过面试,因为作为一个高级程序员,还需要有自己的理解和思考。

大家好,我是Mic,一个工作了14年的Java程序员。

这个问题的高手回答,我整理到了15W字的面试文档里面,大家可以私信我领取。

下面看看高手的回答

高手:

首先,分布式全局ID的的解决方案有很多,比如:

  • 使用Mysql的全局表
  • 使用Zookeeper的有序节点
  • 使用MongoDB的objectid
  • redis的自增id
  • UUID等等
  • ......

这些方案只是解决基础的id唯一性问题,在实际生产环境中,需要构建一个全局唯一id

还需要考虑更多的因素:

  • 有序性, 有序的ID能够更好的确认数据的位置,以及B+数的存储结构中,范围查询的效率更高,并且可以提升B+树数据维护的效率。

  • 安全性,避免恶意爬去数据造成数据泄露

  • 可用性,ID生成系统的可用性要求非常高,一旦出现故障就会造成业务不可用的问题

  • 性能,全局id生成系统需要满足整个公司的业务需求,涉及到亿级别的调用,对性能要求较高

因此,在如果我们选择数据库的全局表,你没获取一次id就需要更新数据库,性能上限比较明显,

而且基于数据库构建高扩展和高性能的解决方案难度很大。

所以,目前市面上主流的解决方案是基于Twitter早期开源的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义实现唯一性。

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它的好处是:

  • 算法实现简单
  • 不存在太多外部依赖
  • 可以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唯一id生成系统leaf,它里面也用到了雪花算法去构建全局唯一id

并且在高性能和高可用方面,做了很多的优化,为美团内部业务提供了每天上亿次的调用。

总结

很明显这是一个热点问题,并且在实际应用中也比较广泛。

建议各位粉丝在这个领域做一些更深层次的思考和研究,从而去应对面试官更进一步的追问

记住,全局ID本身的设计方案和实现细节是很重要的。

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