分布式系统全局发号器的几点思考
原文链接：何晓东 博客
文章起源于 康神交流群的 panda大佬和boss li关于发号器的一些交流，特此感谢让我们学到了新知识。
为什么需要发号器
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http 请求等进行唯一标识，例如：对于分布式系统，服务间相互调用需要唯一标识，调用链路分析，日志追踪的时候需要使用这个唯一标识。此时需要一个全局唯一的 ID。
需要什么样子的发号器
持久化
要满足长期全局唯一，持久化是必须的，肯定不能让已经使用的再次产生一遍，同时需要强一致性。可用选择存储在 Redis 或者 Etcd 中。
高可用
这个时候需要提供发号器服务的机器主从同步，能够在主服务器宕机的时候，自动选择从服务器，切换过程中，发号器生成的 ID 可能不连续，服务正常就可以。
其他特性
主要是看具体业务了，需要认证和权限控制都是可选的，可用在请求层限制来源 IP,只允许固定的 IP 访问。
发号器的几种常用方案
UUID
UUID 是 Universally Unique Identifier 的缩写，它是在一定的范围内(从特定的名字空间到全球)唯一的机器生成的标识符，UUID 是16字节128位长的数字，通常以36字节的字符串表示，比如：3F2504E0-4F89-11D3-9A0C-0305E82C3301。
UUID经由一定的算法机器生成，为了保证 UUID 的唯一性，规范定义了包括网卡 MAC 地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成 UUID 的算法。UUID 的复杂特性在保证了其唯一性的同时，意味着只能由计算机生成。
优缺点： 本地生成，性能高，延迟低，位数长，不适用当作索引字段，同时是无序的，难以根据特征分析趋势。
类snowflake算法
snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想为，一个long型的ID：
41bit作为毫秒数 - 10bit作为机器编号 - 12bit作为毫秒内序列号
算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，
优缺点： 整个 ID 都是自增的，这个非常适合查看趋势，同时生成不依赖于第三方系统，可靠性很高，可调整性也很高。缺点就是严重依赖机器时钟。
基于MySQL的发号器
字段设置 auto_increment_increment 和 auto_increment_offset 来保证 ID 自增，每次业务使用下列 SQL 读写 MySQL 得到 ID。
begin;
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
commit;为了保证高可用，需要有多台 MySQL 机器，也需要为每台机器设置不同的自增起始值和步长，例如：
# TicketServer1: auto-increment-increment = 2 auto-increment-offset = 1 # TicketServer2: auto-increment-increment = 2 auto-increment-offset = 2
优缺点： 简单可靠，成本很小，由专业 DBA 进行维护就可以的。ID 单调递增，有合适的业务是最好的。缺点就是强依赖于数据库，修改起点和步长优点困难，同时也需要额外保证数据库的稳定可用。每次请求都去额外读写数据库的情况下，造成数据库压力很大，需要消耗很多资源。
以上就是最常用的三种全局唯一 ID 生成方案，采用较多的是类 snowflake 的方案，如果请求数列不是很高，可以调低时间的精度等，灵活性很高。生成的 ID 时间趋势自增，甚至可以用来做索引字段，占用空间较小。后期对数据进行分析的时候也很方便。
生产环境唯一ID的使用
类 snowflake 的方案，会采用请求时生成的方式，无法提前生成。
基于 MySQL 的发号器，或者 uuid 模式的，可用提前生成一大批数据，根据业务去定生成数量，放到内存，MQ 或者 Redis List中，业务申请唯一 ID 的时候，直接从其中弹一个出来。同时加一个异步定时任务，固定时间计算一下队列中剩余的唯一 ID 数量，数量不足时及时的再次生成一大批，加入到备选队列。
Go snowflake的demo:
参考文章：
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