Mongodb分布式id

1、分布式id使用场景

分布式ID是指在分布式系统中用于唯一标识每个元素的数字或字符串。在分布式系统中，各个节点或服务可能独立运行在不同的服务器、数据中心或地理位置，因此需要一种机制来确保每个生成的ID都是全局唯一的，以避免ID冲突。

以下是分布式ID的一些关键特点：

全局唯一性：分布式ID必须保证在全系统中的唯一性，即使在大规模分布式环境中也能确保没有重复。
高可用性：分布式ID的生成机制需要高可用，确保在任何时候都能生成ID。
高性能：ID生成过程应该快速且对系统性能影响小。
高并发：在高并发场景下，分布式ID生成机制应能支持大量ID的生成。
无单点依赖：分布式ID的生成不应依赖于单个中心服务，以避免成为系统瓶颈。
易于分配：分布式ID应易于在各个节点上分配和生成。
可扩展性：随着系统规模的扩大，ID生成机制应能够水平扩展以满足需求。
安全性：分布式ID不应包含敏感信息，且不易被预测。
有序性：虽然不是严格要求，但在某些场景下，有序的ID可以帮助优化数据库存储和查询性能。

2、常见的分布式id生成算法

UUID（Universally Unique Identifier）：基于特定算法生成的全局唯一标识符。
数据库自增ID：依赖于数据库的自增字段来保证唯一性。
Redis生成ID：使用Redis的原子操作来生成唯一ID。
Snowflake算法：由Twitter开发的算法，生成一个64位的长整型ID。
分段步长：从数据库批量获取ID段，然后由应用逐步分配。

3、mongodb分布式id解决方案

3.1、分布式id生成规则

MongoDB内置分布式id是指在MongoDB数据库中，有一个内置的机制可以生成全局唯一的、递增的分布式id。这个分布式id被称为ObjectId。每当在MongoDB中创建一个新文档时，都会自动生成一个ObjectId作为该文档的唯一标识符。

mongodb分布式id思想有点类似于雪花算法。

ObjectId是一个12字节的唯一标识符，由以下三个部分组成：

时间戳：前4个字节表示该ObjectId的生成时间戳，可以精确到秒级别。这样可以保证新创建的文档的ObjectId总是比旧的文档的ObjectId大。
机器标识符：接下来的3个字节表示MongoDB服务器的唯一标识符，如果是在同一台机器上创建的文档，那么这部分是相同的。
进程标识符：接下来的2个字节是MongoDB进程的唯一标识符，用于区分同一机器上不同的MongoDB进程。
随机数：最后的3个字节是一个随机数，用于避免在同一秒内生成相同的ObjectId。

由于ObjectId是全局唯一的，因此可以在分布式系统中使用它作为文档的唯一标识符，而不需要进行复杂的分布式id生成和管理。

对于一个特定的id，比如6641a6afda7b897ba34d5a81

前4个字节（8个十六进制），即6641a6af，将十六进制转为10进制的1715578543，单位为秒数，再乘以1000得到时间戳毫秒数，用js计算得到的即为生成id的时间（精确到秒）

最后3个字节（6个十六进制），即4d5a81，表示一个计数器，用于保证在同一秒产生的id不重复。3个字节，总共有3*8位，最大可表示2^24=16777216，一千六百多万，绝对够用的。

3.2、不同集合也能保证全局唯一？？

网上大部分都是说这个id只保证在同一个集合（表）里是唯一的，在不同集合是没有保证的。也就是说，假设有A，B，C三张表，自动生成的id保证在三张表内部是唯一的，但不同表之间的id可以重复。针对这个说法，笔者做了一个演示。

循环1w次，每次循环生成表1的id和表2的id，分别把生成id放到一个有序的集合里。

最后发现两个集合没有交集，也就是说，两个表的id不会重复，生成的id是全集合唯一的。

   public void testUid() {
        Set<String> set1 = new LinkedHashSet<>();
        Set<String> set2 = new LinkedHashSet<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            Table1 t = new Table1();
            table1Repository.insert(t);
            set1.add(t.getId());

            Table2 t2 = new Table2();
            table2Repository.insert(t2);
            set2.add(t2.getId());
        }

        System.out.println(set1);
        System.out.println(set2);
        System.out.println("两个表id交集" + Sets.intersection(set1, set2));
    }