本地id生成器
UUID有两种包:
以下简要介绍五个版本的区别:
特点:
代码:
package main
import (
"github.com/gofrs/uuid"
"fmt"
)
func main() {
// Version 1: 时间 + MAC地址
id, err := uuid.NewV1()
if err != nil {
fmt.Printf("uuid NewUUID err:%+v", err)
}
// id: f0629b9a-0cee-11ed-8d44-784f435f60a4 length: 36
fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))
// Version 4: 纯随机数,错误会在内部引发panic
id, err = uuid.NewV4()
if err != nil {
fmt.Printf("uuid NewUUID err:%+v", err)
}
// id: 3b4d1268-9150-447c-a0b7-bbf8c271f6a7 length: 36
fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))
}初始值基于UUID Version 4;第二步根据alphabet变量长度(固定57)计算ID长度(固定22);第三步依次使用DivMod(欧几里得除法和模)返回值与alphabet做映射,合并生成ID。
特点:
代码:
package main
import (
"github.com/lithammer/shortuuid/v4"
"fmt"
)
func main() {
id := shortuuid.New()
// id: iDeUtXY5JymyMSGXqsqLYX length: 22
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
// V22s2vag9bQEZCWcyv5SzL 固定不变
id = shortuuid.NewWithNamespace("http://127.0.0.1.com")
// id: K7pnGHAp7WLKUSducPeCXq length: 22
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
// NewWithAlphabet函数可以用于自定义的基础字符串,字符串要求不重复、固定长度57
str := "12345#$%^&*67890qwerty/;'~!@uiopasdfghjklzxcvbnm,.()_+·"
}由时间戳、进程ID、MAC地址和随机数组成。有序性来源于对随机数部分的原子+1操作。

特点:
代码:
package main
import (
"github.com/rs/xid"
"fmt"
"crypto/md5"
)
func main() {
// hostname+pid+atomic.AddUint32
id := xid.New()
containerName := "test"
// 由于xid默认使用可重复ip地址填充4 5 6位。
// 实际场景中,服务都是部署在docker中,这里吧ip地址位替换成了容器名
// 这里制取了容器名MD5的前3位,验证会重复,放弃使用
containerNameID := make([]byte, 3)
hw := md5.New()
hw.Write([]byte(containerName))
copy(containerNameID, hw.Sum(nil))
id[4] = containerNameID[0]
id[5] = containerNameID[1]
id[6] = containerNameID[2]
// id: cbgjhf89htlrr1955d5g length: 12
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
}由随机数和时间戳组成。时间戳占前4字节,后面均为随机数。
代码:
package main
import (
"github.com/segmentio/ksuid"
"fmt"
)
func main() {
id := ksuid.New()
// id: 2CWvPg766SUvezbiiV9nzrTZsgf length: 20
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
id1 := ksuid.New()
id2 := ksuid.New()
// id1:2CTqTLRxCh48y7oUQzQHrgONT2k id2:2CTqTHf07C09CXyRMHdGKXnY5HP
fmt.Println(id1, id2)
// 支持ID对比,这个功能比较鸡肋了,目前没想到有用的地方
compareResult := ksuid.Compare(id1, id2)
fmt.Println(compareResult) // 1
// 判断顺序性
isSorted := ksuid.IsSorted([]ksuid.KSUID{id2, id1})
fmt.Println(isSorted) // true 降序
}由随机数和时间戳组成。
代码:
package main
import (
"github.com/oklog/ulid"
"fmt"
"time"
"math/rand"
)
func main() {
t := time.Now().UTC()
entropy := rand.New(rand.NewSource(t.UnixNano()))
id := ulid.MustNew(ulid.Timestamp(t), entropy)
// id: 01G902ZSM96WV5D5DC5WFHF8WY length: 26
fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))
}大名鼎鼎的雪花算法,这里不做过多介绍。相对于UUID来说,雪花算法不会暴露MAC地址更安全、生成的ID也不会过于冗余。雪花的一部分ID序列是基于时间戳的,那么时钟回拨的问题就来了。上面提到的XID,一定程度上避免了时钟回拨的影响。那么什么是时钟回拨,后面会提到。
代码:
package main
import (
"fmt"
"github.com/bwmarrin/snowflake"
)
func main() {
node, err := snowflake.NewNode(1)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
id := node.Generate().String()
// id: 1552614118060462080 length: 19
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
}数据库自增ID
这里常规是指数据库主键自增索引。
优点:
缺点:
Redis生成ID
通过Redis的原子操作INCR和INCRBY获得ID。相比数据库自增ID,Redis性能更好、更加灵活。不过架构强依赖Redis,Redis在整个架构中会产生单点问题。在流量较大的场景下,网络耗时也可能成为瓶颈。
ZooKeeper唯一ID
ZooKeeper是使用了Znode结构中的Zxid实现顺序增ID。Zookeeper类似一个文件系统,每个节点都有唯一路径名(Znode),Zxid是个全局事务计数器,每个节点发生变化时都会记录响应的版本(Zxid),这个版本号是全局唯一且顺序递增的。这种架构还是出现了ZooKeeper的单点问题。
号段模式Leaf-segment
把数据库自增主键换成了计数法。每个业务分配一个biz_tag,并记录各业务最大ID(max_id)、号段跨度(step)等数据。这样每次取号只需要更新biz_tag对应的max_id,就可以拿到step个ID。

优点:
缺点:
增强版Leaf-segment
增强版是对上面描述的缺点2进行的改进——双cache。在Leaf的ID消耗到一定百分比时,常驻的后台进程会预先去号段服务获取新的号段并缓存。具体消耗百分比、及号段step根据业务消耗速度来定。

Tinyid
和增强版Leaf-segment类似,也是号段模式,提前加载号段。

Leaf-snowflake时钟回拨
服务器上的时间突然倒退回之前的时间。可能是认为的调整时间;也可能是服务器之间的时间校对。
实现方案:

使用Zookeeper顺序增、全局唯一的节点版本号,替换了原有的机器地址。解决了时钟回拨的问题。前面介绍ZooKeeper的缺点,强依赖ZooKeeper、大流量下的网络瓶颈。下图的方案在Leaf-snowflake中通过缓存一个ZooKeeper文件夹,提高可用性。运行时,运行时,时差小于5ms会等待时差两倍时间,如果时差大于5ms报警并停止启动。

以上就是Go全局唯一ID选型集合的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号