分布式生成 ID 策略的演进和最佳实践，含springBoot 实现（Java版本）

一、背景

在单体架构中，ID 通常使用数据库自增或 UUID 即可满足需求。但在微服务、分布式环境中，这些方式存在 性能瓶颈、重复冲突、时序不全 等问题。因此，分布式 ID 生成策略应运而生，用于确保在高并发、跨节点、异地部署的系统中，生成全局唯一、趋势递增、高性能的 ID。

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二、演进历程

1. 单机自增 ID（如数据库自增）
2. Java 原生 UUID
3. 工具类生成（如雪花算法、KeyUtil 等）
4. 中间件分布式协调（如 Zookeeper、Redis）
5. 分布式 ID 服务系统（如美团 Leaf、百度 UidGenerator）

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三、基础 ID 生成策略

1. MySQL 自增 ID

1.1 优点

• 简单易用，零开发成本
• 自增有序，便于数据库索引管理

1.2 缺点

• 分布式扩展困难（主键冲突）
• 依赖数据库，存在性能瓶颈、单点问题
• 无法保证全局唯一

1.3 示例

CREATE TABLE user (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

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2. Java 原生 UUID

2.1 优点

• 纯 Java，无需第三方依赖
• 唯一性强，几乎无重复风险

2.2 缺点

• 长度大（128-bit），占空间
• 无序，不适合数据库主键
• 不可读，不适合日志分析

2.3 示例

String uuid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");

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3. 第三方工具生成 UUID

3.1 糊涂工具包（Hutool 的雪花算法）

3.1.1 优点

• 实现了雪花算法，趋势递增
• 本地生成，高性能
• 可配置机器标识

3.1.2 缺点

• 依赖时间戳，受系统时钟影响
• 多节点部署需手动配置 workerId，易冲突

3.1.3 示例

Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1, 1);
long id = snowflake.nextId();

3.2 KeyUtil 工具类

3.2.1 优点

• 可自定义规则（前缀+时间戳+随机数）
• 可用于订单号等业务 ID

3.2.2 缺点

• 并不保证全局唯一
• 高并发下可能存在重复（需加锁）

3.2.3 示例

public static synchronized String generateKey() {
    return System.currentTimeMillis() + String.valueOf(new Random().nextInt(1000));
}

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四、分布式可用 ID 生成策略

1. Zookeeper 生成 UUID（临时顺序节点）

1.1 优点

• 利用有序节点，自带递增特性
• 强一致性保障

1.2 缺点

• ZK 写性能一般，QPS 低（几百级别）
• 可用性依赖于 ZK 集群稳定性

1.3 示例

client.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)
    .forPath("/order/order_", data);

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2. Redis 生成 UUID（原子自增）

2.1 优点

• 支持高并发，性能优于 ZK
• Redis 自增操作天然原子性

2.2 缺点

• Redis 挂掉或失去连接会影响生成
• 无内置时间维度

2.3 示例

Long id = redisTemplate.opsForValue().increment("order_id");

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3. 雪花算法（Snowflake）

3.1 优点

• 高性能，本地生成，无需 RPC
• 结果有序，适合数据库索引

3.2 缺点

• 时间依赖强，NTP 回拨可能会导致重复 ID
• 需解决 workerId 冲突问题

3.3 示例

public class SnowflakeIdWorker {
    private long datacenterId;  // 数据中心ID
    private long workerId;      // 机器ID
    // ...
}

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4. UUID 的两种方式（划重点）

4.1 批量生成 UUID

4.1.1 优点

• 减少 Redis/ZK 的频繁访问
• 支持预分配，离线缓存

4.1.2 缺点

• 批量失效会导致 ID 浪费
• 实现复杂度高

4.1.3 示例

// 预申请 1000 个 ID
List<Long> idList = leafService.getBatchId("order", 1000);

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4.2 单点生成 UUID

4.2.1 优点

• 简单直接，集中式统一管理
• 易于控制和监控

4.2.2 缺点

• 容易成为性能瓶颈
• 容错性差，需 HA

4.2.3 示例

调用中心服务接口：

GET http://id-service/api/uuid

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5. 分布式 ID 生成架构（划重点）

典型架构：

• 前端应用 → 统一 ID 服务（高可用）→ 本地缓存池 + Redis 预分配 + 雪花算法回退

常见方案：

• 美团 Leaf（号段模式 + Snowflake）
• 百度 UidGenerator（ringbuffer + Snowflake）

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NTP 问题说明（备注）

• 雪花算法、Leaf 都强依赖时间戳

• 若服务器时钟出现回拨，将导致 ID 重复或不递增

• 最佳实践：

  • 启用 NTP 自动同步
  • 对时钟回拨进行容错处理（阻塞、报警）

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五、适应场景及落地方案

1. 业务 ID 生成方案设计

方案示例：

区域码(2) + 货架(2) + 机器码(2) + 时间戳(10) + 自增序列(6)
= 22位数字型ID

• 保证唯一性、可读性、趋势有序
• 支持分库分表、日志追踪

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2. 小厂、中厂、大厂方案建议

小厂（单体应用 / 小型微服务）

• Redis + 简单工具类（如雪花算法）
• 实现快速、轻量可控

中厂（10+服务，千级并发）

• Redis 分布式生成 + Leaf/UidGenerator 服务
• 引入批量生成、缓存机制

大厂（亿级 ID 需求）

• 专门 ID 生成服务集群
• 混合架构：Leaf + Snowflake + 数据中心部署
• 配合 CMDB 管理 workerId，容灾自动切换

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六、 Leaf、百度UidGenerator、Redisson+Snowflake 的Spring Boot实践样例代码和架构图

下面我将为你提供完整的三种主流分布式 ID 生成方案的 Spring Boot 实践样例代码以及架构图设计，涵盖：

• Leaf（号段模式）
• 百度 UidGenerator
• Redisson + 雪花算法（本地生成）

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一、Leaf（美团）实现

架构图：

+-----------+     +-------------+     +-----------+
| 应用服务A | --> | Leaf Server | --> | MySQL DB  |
+-----------+     +-------------+     +-----------+
                         |
                         | -> 返回号段ID（如1000~1999）

1.1 引入依赖

Leaf 开源地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf

<dependency>
    <groupId>com.sankuai.inf.leafgroupId>
    <artifactId>leaf-coreartifactId>
    <version>1.0.0version>
dependency>

1.2 MySQL 表结构（号段模式）

CREATE TABLE leaf_alloc (
  biz_tag VARCHAR(128) NOT NULL,
  max_id BIGINT NOT NULL,
  step INT NOT NULL,
  description VARCHAR(256),
  update_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (biz_tag)
);

1.3 示例代码集成

@Autowired
private SegmentService segmentService;

@GetMapping("/id/leaf")
public Long getLeafId(@RequestParam String key) {
    Result result = segmentService.getId(key);
    return result.getId();
}

配置文件中需配置 leaf.name 和数据源，建议单独部署 Leaf Server。

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二、百度 UidGenerator 实现

架构图：

+-----------+     +------------------+     +-----------+
| 应用服务A | --> | UidGenerator组件 | --> | 本地RingBuffer |
+-----------+     +------------------+     +-----------+
                            |
                            | -> 基于Snowflake生成并缓存在RingBuffer中

2.1 引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.baidu.fsggroupId>
    <artifactId>uid-generatorartifactId>
    <version>1.0.0version>
dependency>

注意：百度未发布至 Maven 中央仓库，可使用 GitHub 地址 自行打包。

2.2 Spring Boot 配置

@Configuration
public class UidConfig {

    @Bean
    public UidGenerator uidGenerator() {
        DefaultUidGenerator uidGenerator = new DefaultUidGenerator();
        uidGenerator.setWorkerIdAssigner(() -> 1L); // workerId 可根据实际配置
        return uidGenerator;
    }
}

2.3 示例接口

@Autowired
private UidGenerator uidGenerator;

@GetMapping("/id/uid")
public Long getUid() {
    return uidGenerator.getUID();
}

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三、Redisson + 雪花算法实现

架构图：

+-----------+     +------------------------+
| 应用服务A | --> | SnowflakeIdGenerator   |
+-----------+     |   + Redisson WorkerId  |
                  +------------------------+

3.1 引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.redissongroupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starterartifactId>
    <version>3.27.2version>
dependency>

3.2 雪花算法封装类

@Component
public class RedissonSnowflakeIdGenerator {

    private final Snowflake snowflake;

    public RedissonSnowflakeIdGenerator(RedissonClient redissonClient) {
        RAtomicLong workerId = redissonClient.getAtomicLong("worker-id-generator");
        long id = workerId.incrementAndGet() % 32;
        this.snowflake = IdUtil.getSnowflake(id, 1); // dataCenterId = 1
    }

    public long nextId() {
        return snowflake.nextId();
    }
}

3.3 示例接口

@Autowired
private RedissonSnowflakeIdGenerator idGenerator;

@GetMapping("/id/snowflake")
public Long getSnowflakeId() {
    return idGenerator.nextId();
}

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补充建议

场景	推荐方案	说明
读写频繁、业务 ID	Leaf号段模式	高性能但需额外部署
单机/容器化部署	百度 UidGenerator	轻量化、易嵌入
多服务/多节点	Redisson + Snowflake	workerId 由 Redis 控制分配

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七 代码整合

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项目结构说明

com.example.id
├── controller/IdController.java              // 提供对外统一 ID 生成接口
├── leaf/LeafIdService.java                   // Leaf 号段模式服务封装
├── uid/UidGeneratorConfig.java               // 百度 UID 配置
├── uid/UidService.java                       // 百度 UID 接口封装
└── snowflake/RedissonSnowflakeIdGenerator.java // Redisson + 雪花实现

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☑️ 示例接口（IdController.java）

@RestController
@RequestMapping("/id")
public class IdController {

    @Autowired private LeafIdService leafService;
    @Autowired private UidService uidService;
    @Autowired private RedissonSnowflakeIdGenerator snowflake;

    @GetMapping("/leaf")
    public Long getLeafId(@RequestParam String key) {
        return leafService.getId(key);
    }

    @GetMapping("/uid")
    public Long getUid() {
        return uidService.getUid();
    }

    @GetMapping("/snowflake")
    public Long getSnowflakeId() {
        return snowflake.nextId();
    }
}

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✅ LeafIdService.java

@Component
public class LeafIdService {
    @Autowired
    private SegmentService segmentService;

    public Long getId(String key) {
        return segmentService.getId(key).getId();
    }
}

需引入 Leaf Core，并正确配置 leaf.properties 与数据源。

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✅ UidGeneratorConfig.java

@Configuration
public class UidGeneratorConfig {

    @Bean
    public DefaultUidGenerator uidGenerator() {
        DefaultUidGenerator generator = new DefaultUidGenerator();
        generator.setWorkerIdAssigner(() -> 1L); // 本地配置/动态分配
        return generator;
    }
}

✅ UidService.java

@Component
public class UidService {

    @Autowired
    private UidGenerator uidGenerator;

    public Long getUid() {
        return uidGenerator.getUID();
    }
}

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✅ RedissonSnowflakeIdGenerator.java

@Component
public class RedissonSnowflakeIdGenerator {

    private final Snowflake snowflake;

    public RedissonSnowflakeIdGenerator(RedissonClient redissonClient) {
        long workerId = redissonClient.getAtomicLong(\"worker-id\").incrementAndGet() % 32;
        this.snowflake = IdUtil.getSnowflake(workerId, 1);
    }

    public long nextId() {
        return snowflake.nextId();
    }
}

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application.yml 示例配置

server:
  port: 8080

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

leaf:
  name: leaf-server

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✅ 后续填坑

• Leaf Server 独立部署和配置指引
• UID Generator 的 Docker 镜像构建方式
• Redisson 的集群化 workerId 设计