面试官：如何设计一个分布式 ID 生成器

分布式系统中设计分布式 ID 对于确保订单、用户或记录等实体的唯一性至关重要。

分布式 ID 的设计需求唯一性：ID 必须在所有服务或系统中全局唯一。可扩展性：系统应能够在高负载下以高吞吐量生成 ID。排序性：在某些用例中，ID 需要是有序或大致按时间排序的（例如用于排序）。避免碰撞：两个 ID 相同的概率应当极小。去中心化：ID 的生成应不依赖单一的生成器，避免单点故障。可用性：即使在网络分区时，ID 生成系统也应能正常工作。紧凑性：ID 的格式应在存储时高效，特别是在数据库或日志中。透明性：有时 ID 需要嵌入元数据（如时间戳或机器 ID ）以便调试或追踪。常见的分布式 ID 解决方案

(1) UUID（通用唯一标识符）

版本1：基于时间戳，包含时间戳和节点特定的信息（如 MAC 地址）。版本4：随机生成，提供高度的唯一性。优点：简单，广泛应用于多种编程语言中。缺点：无序，较大（128位），不能轻易按生成时间排序。适用场景：适用于排序要求不高的分布式系统，如对象存储或用户 ID。

(2) Snowflake 算法（Twitter）

一个 64 位的 ID，包含以下部分：

41 位用于时间戳（从某个自定义的纪元开始的毫秒数）。10 位用于机器 ID（数据中心或节点 ID）。12 位用于序列号（确保同一毫秒内生成的多个 ID 是唯一的）。优点：时间排序，具有良好的扩展性，支持高吞吐量（每个节点每毫秒最多生成 4096 个 ID）。缺点：需要节点间时间同步。适用场景：常用于分布式系统，如微服务或订单管理系统。

(3) 数据库序列

数据库系统通常提供自增 ID 生成（例如 MySQL 的 AUTO_INCREMENT 或 PostgreSQL 的 SERIAL）。

优点：简单且可靠，适用于小型集中式系统。缺点：无法很好地扩展到分布式系统，会引入单点故障。适用场景：适用于无需高扩展性的简单应用。

(4) KSUID（K-可排序的唯一标识符）

128 位 ID，嵌入时间戳和随机部分。

优点：ID 按生成时间可排序（字典序），比 UUID 更小。缺点：稍微比 UUID 复杂，空间效率不如 Snowflake。适用场景：适用于需要字典序排序和较长生命周期的场景，如日志聚合系统。

(5) Redis / MongoDB 的序列生成器

像 Redis 或 MongoDB 这样的系统可以通过原子操作充当集中式的 ID 生成器。

优点：提供集中控制，并且具有高吞吐量。缺点：存在单点故障，依赖 Redis/MongoDB 的可用性。适用场景：适用于分布式系统，中央节点可以在没有高可用性要求的情况下生成 ID。选择解决方案的考虑因素吞吐量需求：如果系统需要每秒生成数百万个 ID，Snowflake 或 Redis-based 方案比 UUID 更合适。有序还是随机：如果 ID 需要按时间排序，可以考虑 Snowflake、KSUID。存储限制：与 KSUID 相比，Snowflake ID 更小，如果存储大小至关重要，可以选择更紧凑的格式。元数据：如果需要在ID中包含元数据，Snowflake ID 或自定义哈希方案可以编码时间戳或机器 ID 等信息。

每种解决方案适合不同的用例，具体选择取决于扩展性、排序和存储大小等因素。Snowflake 和 UUID 是现代分布式系统中最常采用的方案。