又一個多月沒冒泡了，其實最近學(xué)了些東西，但是沒有安排時間整理成博文，后續(xù)再奉上。最近還寫了一個發(fā)郵件的組件以及性能測試請看 《NET開發(fā)郵件發(fā)送功能的全面教程(含郵件組件源碼)》 ?，還弄了個MSSQL參數(shù)化語法生成器，會在9月整理出來，有興趣的園友可以關(guān)注下我的博客。
?
分享原由，最近公司用到，并且在找最合適的方案，希望大家多參與討論和提出新方案。我和我的小伙伴們也討論了這個主題，我受益匪淺啊……
?
博文示例：
?
今天分享的主題是：如何在高并發(fā)分布式系統(tǒng)中生成全局唯一Id。
但這篇博文實際上是“半分享半討論”的博文：
1)???????? 半分享是我將說下我所了解到的關(guān)于今天主題所涉及的幾種方案。
2)???????? 半討論是我希望大家對各個方案都說說自己的見解，更加希望大家能提出更好的方案。（我還另外提問在此： http://q.cnblogs.com/q/53552/ 上面已有幾位園友回復(fù)(感謝dudu站長的參與)，若你們有見解和新方案就在本博文留言吧，方便我整理更新到博文中，謝謝！）
?
我了解的方案如下……………………………………………………………………
1、? 使用數(shù)據(jù)庫自增Id
優(yōu)勢：編碼簡單，無需考慮記錄唯一標(biāo)識的問題。
缺陷：
1)???????? 在大表做水平分表時，就不能使用自增Id，因為Insert的記錄插入到哪個分表依分表規(guī)則判定決定，若是自增Id，各個分表中Id就會重復(fù)，在做查詢、刪除時就會有異常。
2)???????? 在對表進行高并發(fā)單記錄插入時需要加入事物機制，否則會出現(xiàn)Id重復(fù)的問題。
3)???????? 在業(yè)務(wù)上操作父、子表（即關(guān)聯(lián)表）插入時，需要在插入數(shù)據(jù)庫 之前 獲取max(id)用于標(biāo)識父表和子表關(guān)系，若存在并發(fā)獲取max(id)的情況，max(id)會同時被別的線程獲取到。
4)???????? 等等。
結(jié)論：適合小應(yīng)用，無需分表，沒有高并發(fā)性能要求。
2、? 單獨開一個數(shù)據(jù)庫，獲取全局唯一的自增序列號或各表的MaxId
1)???????? 使用自增序列號表
專門一個數(shù)據(jù)庫，生成序列號。開啟事物，每次操作插入時，先將數(shù)據(jù)插入到序列表并返回自增序列號用于做為唯一Id進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)插入。
注意：需要定期清理序列表的數(shù)據(jù)以保證獲取序列號的效率；插入序列表記錄時要開啟事物。
使用此方案的問題是：每次的查詢序列號是一個性能損耗；如果這個序列號列暴了，那就杯具了，你不知道哪個表使用了哪個序列，所以就必須換另一種唯一Id方式如GUID。
2)???????? 使用MaxId表存儲各表的MaxId值
專門一個數(shù)據(jù)庫，記錄各個表的MaxId值，建一個存儲過程來取Id，邏輯大致為：開啟事物，對于在表中不存在記錄，直接返回一個默認(rèn)值為1的鍵值，同時插入該條記錄到table_key表中。而對于已存在的記錄，key值直接在原來的key基礎(chǔ)上加1更新到MaxId表中并返回key。
使用此方案的問題是：每次的查詢MaxId是一個性能損耗；不過不會像自增序列表那么容易列暴掉，因為是擺表進行劃分的。
詳細(xì)可參考： 《使用MaxId表存儲各表的MaxId值，以獲取全局唯一Id》
?????????????????? 我截取此文中的sql語法如下：
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第一步：創(chuàng)建表
create
table
table_key
(
???????
table_name??
varchar
(50)
not
null
primary
key
,
???????
key_value???
int
????????
not
null
)
?
?
第二步：創(chuàng)建存儲過程來取自增ID
create
procedure
up_get_table_key
(
???
@table_name????
varchar
(50),
???
@key_value?????
int
output
)
as
begin
?????
begin
tran
?????????
declare
@
key
?
int
?????????
?
?????????
--initialize the key with 1
?????????
set
@
key
=1
?????????
--whether the specified table is exist
?????????
if
not
exists(
select
table_name
from
table_key
where
table_name=@table_name)
????????????
begin
??????????????
insert
into
table_key
values
(@table_name,@
key
)???????
--default key vlaue:1
????????????
end
?????????
-- step increase
?????????
else
???
????????????
begin
????????????????
select
@
key
=key_value
from
table_key
with
(nolock)
where
table_name=@table_name
????????????????
set
@
key
=@
key
+1
????????????????
--update the key value by table name
????????????????
update
table_key
set
key_value=@
key
where
table_name=@table_name
????????????
end
????????
--set ouput value
????
set
@key_value=@
key
?
????
--commit tran
????
commit
tran
????????
if @@error>0
??????
rollback
tran
end
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感謝園友的好建議：
- （ @輝_輝 ）建議給table_key中為每個表初始化一條key為1的記錄，這樣就不用每次if來判斷了。
- （ @樂活的CodeMonkey ）建議給存儲過程中 數(shù)據(jù)庫事物隔離級別 提高一下，因為出現(xiàn)在CS代碼層上使用如下事物代碼會導(dǎo)致并發(fā)重復(fù)問題.
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TransactionOptions option =
new
TransactionOptions();
option.IsolationLevel = IsolationLevel.ReadUncommitted;
option.Timeout =
new
TimeSpan(0, 10, 0);
?
?
using
(TransactionScope transaction =
new
TransactionScope(TransactionScopeOption.RequiresNew, option))
{
????????
//調(diào)用存儲過程
}
|
在咨詢過DBA后，這個存儲過程提高數(shù)據(jù)庫隔離級別會加大數(shù)據(jù)庫訪問壓力，導(dǎo)致響應(yīng)超時問題。所以這個建議我們只能在代碼編寫宣導(dǎo)上做。
- （ @土豆烤肉 ）存儲過程中不使用事物，一旦使用到事物性能就急劇下滑。直接使用UPDATE獲取到的更新鎖，即SQL SERVER會保證UPDATE的順序執(zhí)行。（已在用戶過千萬的并發(fā)系統(tǒng)中使用）
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create
procedure
[dbo].[up_get_table_key]
(
???
@table_name????
varchar
(50),
???
@key_value?????
int
output
)
as
begin
?
????
SET
NOCOUNT
ON
;
????
DECLARE
@maxId
INT
????
UPDATE
table_key
????
SET
@maxId = key_value,key_value = key_value + 1
????
WHERE
table_name=@table_name
????
SELECT
@maxId
?
end
|
結(jié)論：適用中型應(yīng)用，此方案解決了分表，關(guān)聯(lián)表插入記錄的問題。但是無法滿足高并發(fā)性能要求。同時也存在單點問題，如果這個數(shù)據(jù)庫cash 掉的話……
我們目前正頭痛這個問題，因為我們的高并發(fā)常常出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫訪問超時，瓶頸就在這個MaxId表。我們也有考慮使用分布式緩存（eg：memcached）緩存第一次訪問MaxId表數(shù)據(jù)，以提高再次訪問速度，并定時用緩存數(shù)據(jù)更新一次MaxId表，但我們擔(dān)心的問題是：
a)???????? 倘若緩存失效或暴掉了，那緩存的MaxId沒有更新到數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，必須停掉站點來執(zhí)行Select max(id)各個表來同步MaxId表。
b)???????? 分布式緩存不是一保存下去，其他服務(wù)器上就立馬可以獲取到的，即數(shù)據(jù)存在不確定性。（其實也是緩存的一個誤用，緩存應(yīng)該用來存的是頻繁訪問并且很少改動的內(nèi)容）
???????? 改進方案：
整體思想：建立兩臺以上的數(shù)據(jù)庫ID生成服務(wù)器，每個服務(wù)器都有一張記錄各表當(dāng)前ID的MaxId表，但是MaxId表中Id的增長步長是服務(wù)器的數(shù)量，起始值依次錯開，這樣相當(dāng)于把ID的生成散列到每個服務(wù)器節(jié)點上。例如：如果我們設(shè)置兩臺數(shù)據(jù)庫ID生成服務(wù)器，那么就讓一臺的MaxId表的Id起始值為1（或當(dāng)前最大Id+1），每次增長步長為2，另一臺的MaxId表的ID起始值為2（或當(dāng)前最大Id+2），每次步長也為2。這樣就將產(chǎn)生ID的壓力均勻分散到兩臺服務(wù)器上，同時配合應(yīng)用程序控制，當(dāng)一個服務(wù)器失效后，系統(tǒng)能自動切換到另一個服務(wù)器上獲取ID，從而解決的單點問題保證了系統(tǒng)的容錯。（Flickr思想）
但是要注意：1、多服務(wù)器就必須面臨負(fù)載均衡的問題；2、倘若添加新節(jié)點，需要對原有數(shù)據(jù)重新根據(jù)步長計算遷移數(shù)據(jù)。
結(jié)論：適合大型應(yīng)用，生成 Id 較短，友好性比較好。（強烈推薦）
3、? Sequence特性
這個特性在SQL Server 2012、Oracle中可用。這個特性是數(shù)據(jù)庫級別的，允許在多個表之間共享序列號。它可以解決分表在同一個數(shù)據(jù)庫的情況，但倘若分表放在不同數(shù)據(jù)庫，那將共享不到此序列號。（eg：Sequence使用場景：你需要在多個表之間公用一個流水號。以往的做法是額外建立一個表，然后存儲流水號）
相關(guān)Sequence特性資料：
SQL Server2012中的SequenceNumber嘗試
SQL Server 2012 開發(fā)新功能——序列對象（Sequence）
Difference between Identity and Sequence in SQL Server 2012
結(jié)論：適用中型應(yīng)用，此方案不能完全解決分表問題， 而且無法滿足高并發(fā)性能要求。同時也存在單點問題，如果這個數(shù)據(jù)庫cash掉的話……
4、? 通過數(shù)據(jù)庫集群編號+集群內(nèi)的自增類型兩個字段共同組成唯一主鍵
優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，維護也比較簡單。
缺點：關(guān)聯(lián)表操作相對比較復(fù)雜，需要兩個字段。并且業(yè)務(wù)邏輯必須是一開始就設(shè)計為處理復(fù)合主鍵的邏輯，倘若是到了后期，由單主鍵轉(zhuǎn)為復(fù)合主鍵那改動成本就太大了。
結(jié)論：適合大型應(yīng)用，但需要業(yè)務(wù)邏輯配合處理復(fù)合主鍵。
5、? 通過設(shè)置每個集群中自增 ID 起始點（auto_increment_offset），將各個集群的ID進行絕對的分段來實現(xiàn)全局唯一。當(dāng)遇到某個集群數(shù)據(jù)增長過快后，通過命令調(diào)整下一個 ID 起始位置跳過可能存在的沖突。
優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，且比較容易根據(jù) ID 大小直接判斷出數(shù)據(jù)處在哪個集群，對應(yīng)用透明。缺點：維護相對較復(fù)雜，需要高度關(guān)注各個集群 ID 增長狀況。
結(jié)論：適合大型應(yīng)用，但需要高度關(guān)注各個集群 ID 增長狀況。
6、? GUID（Globally Unique Identifier，全局唯一標(biāo)識符）
GUID通常表示成32個16進制數(shù)字（0－9，A－F）組成的字符串，如：{21EC2020-3AEA-1069-A2DD-08002B30309D}，它實質(zhì)上是一個128位長的二進制整數(shù)。
GUID制定的算法中使用到用戶的網(wǎng)卡MAC地址，以保證在計算機集群中生成唯一GUID；在相同計算機上隨機生成兩個相同GUID的可能性是非常小的，但并不為0。所以，用于生成GUID的算法通常都加入了非隨機的參數(shù)（如時間），以保證這種重復(fù)的情況不會發(fā)生。
優(yōu)點：GUID是最簡單的方案，跨平臺，跨語言，跨業(yè)務(wù)邏輯，全局唯一的Id，數(shù)據(jù)間同步、遷移都能簡單實現(xiàn)。
缺點：
1)???????? 存儲占了32位，且無可讀性，返回GUID給客戶顯得很不專業(yè)；
2)???????? 占用了珍貴的聚集索引，一般我們不會根據(jù)GUID去查單據(jù)，并且插入時因為GUID是無需的，在聚集索引的排序規(guī)則下可能移動大量的記錄。
有兩位園友主推GUID，無須順序GUID方案原因如下：
@徐少俠 ?????????? GUID無序在并發(fā)下效率高，并且一個數(shù)據(jù)頁內(nèi)添加新行，是在B樹內(nèi)增加，本質(zhì)沒有什么數(shù)據(jù)被移動， 唯一可能的，是頁填充因子滿了 ，需要拆頁。而GUID方案導(dǎo)致的拆頁比 順序 ID要低太多了（數(shù)據(jù)庫不是很懂，暫時無法斷定，大家自己認(rèn)識）
@無色 ??????????????? 我們要明白id是什么，是身份標(biāo)識，標(biāo)識身份是id最大的業(yè)務(wù)邏輯，不要引入什么時間，什么用戶業(yè)務(wù)邏輯， 那是另外一個字段干的事 ，使用base64(guid,uuid)，是通盤考慮，完全可以更好的兼容nosql,key-value存儲。
（推薦），但是倘若你系統(tǒng)一開始沒有規(guī)劃一個業(yè)務(wù) Id ，那么將導(dǎo)致大量的改動，所以這個方案的最佳狀態(tài)是一開始就設(shè)計業(yè)務(wù) Id ，當(dāng)然業(yè)務(wù) Id 的唯一性也是我們要考慮的。
結(jié)論：適合大型應(yīng)用；生成的Id 不夠友好；占據(jù)了32 位；索引效率較低。
改進：
1)???????? （ @dudu 提點）在SQL Server 2005中新增了NEWSEQUENTIALID函數(shù)。
詳細(xì)請看： 《理解newid()和newsequentialid()》
在指定計算機上創(chuàng)建大于先前通過該函數(shù)生成的任何 GUID 的 GUID。 newsequentialid 產(chǎn)生的新的值是有規(guī)律的，則索引B+樹的變化是有規(guī)律的，就不會導(dǎo)致索引列插入時移動大量記錄的問題。
但一旦服務(wù)器重新啟動，其再次生成的GUID可能反而變小（但仍然保持唯一）。這在很大程度上提高了索引的性能，但并不能保證所生成的GUID一直增大。 SQL 的這個函數(shù)產(chǎn)生的GUID 很簡單就可以預(yù)測，因此不適合用于安全目的。
a)???????? 只能做為數(shù)據(jù)庫列的DEFAULT VALUE，不能執(zhí)行類似SELECT NEWSEQUENTIALID()的語句.
b)???????? 如何獲得生成的GUID.
如果生成的GUID所在字段做為外鍵要被其他表使用，我們就需要得到這個生成的值。通常，PK是一個IDENTITY字段，我們可以在INSERT之后執(zhí)行 SELECT SCOPE_IDENTITY()來獲得新生成的ID，但是由于NEWSEQUENTIALID()不是一個INDETITY類型，這個辦法是做不到了，而他本身又只能在默認(rèn)值中使用，不可以事先SELECT好再插入，那么我們?nèi)绾蔚玫侥兀坑幸韵聝煞N方法：
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--1. 定義臨時表變量
DECLARE
@outputTable
TABLE
(ID uniqueidentifier)
INSERT
INTO
TABLE1(col1, col2)
OUTPUT
INSERTED.ID
INTO
@outputTable
VALUES
(
'value1'
,
'value2'
)
SELECT
ID
FROM
@outputTable
?
?
--2. 標(biāo)記ID字段為ROWGUID（一個表只能有一個ROWGUID）
INSERT
INTO
TABLE1(col1, col2)
VALUES
(
'value1'
,
'value2'
)
--在這里，ROWGUIDCOL其實相當(dāng)于一個別名
SELECT
ROWGUIDCOL
FROM
TABLE1
|
結(jié)論：適合大型應(yīng)用，解決了GUID 無序特性導(dǎo)致索引列插入移動大量記錄的問題。但是在關(guān)聯(lián)表插入時需要返回數(shù)據(jù)庫中生成的GUID ；生成的Id 不夠友好；占據(jù)了32 位。
2)???????? “COMB”（combined guid/timestamp，意思是：組合GUID/時間截）
（感謝： @ ethan-luo ?， @lcs-帥 ）
COMB數(shù)據(jù)類型的基本設(shè)計思路是這樣的：既然GUID數(shù)據(jù)因毫無規(guī)律可言造成索引效率低下，影響了系統(tǒng)的性能，那么能不能通過組合的方式，保留GUID的10個字節(jié)，用另6個字節(jié)表示GUID生成的時間（DateTime），這樣我們將時間信息與GUID組合起來，在保留GUID的唯一性的同時增加了有序性，以此來提高索引效率。
在NHibernate中，COMB型主鍵的生成代碼如下所示：
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/// <summary> /// Generate a new <see cref="Guid"/> using the comb algorithm.
/// </summary>
private
Guid GenerateComb()
{
????
byte
[] guidArray = Guid.NewGuid().ToByteArray();
?
????
DateTime baseDate =
new
DateTime(1900, 1, 1);
????
DateTime now = DateTime.Now;
?
????
// Get the days and milliseconds which will be used to build???
????
//the byte string???
????
TimeSpan days =
new
TimeSpan(now.Ticks - baseDate.Ticks);
????
TimeSpan msecs = now.TimeOfDay;
?
????
// Convert to a byte array???????
????
// Note that SQL Server is accurate to 1/300th of a???
????
// millisecond so we divide by 3.333333???
????
byte
[] daysArray = BitConverter.GetBytes(days.Days);
????
byte
[] msecsArray = BitConverter.GetBytes((
long
)
??????
(msecs.TotalMilliseconds / 3.333333));
?
????
// Reverse the bytes to match SQL Servers ordering???
????
Array.Reverse(daysArray);
????
Array.Reverse(msecsArray);
?
????
// Copy the bytes into the guid???
????
Array.Copy(daysArray, daysArray.Length - 2, guidArray,
??????
guidArray.Length - 6, 2);
????
Array.Copy(msecsArray, msecsArray.Length - 4, guidArray,
??????
guidArray.Length - 4, 4);
?
????
return
new
Guid(guidArray);
}
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結(jié)論：適合大型應(yīng)用。即保留 GUID 的唯一性的同時增加了 GUID 有序性，提高了索引效率；解決了關(guān)聯(lián)表業(yè)務(wù)問題；生成的 Id 不夠友好；占據(jù)了 32 位。（強烈推薦）
3)???????? 長度問題，使用Base64或Ascii85編碼解決。（要注意的是上述有序性方案在進行編碼后也會變得無序）
如：
GUID：{3F2504E0-4F89-11D3-9A0C-0305E82C3301}
當(dāng)需要使用更少的字符表示GUID時，可能會使用Base64或Ascii85編碼。Base64編碼的GUID有22－24個字符，如：
7QDBkvCA1+B9K/U0vrQx1A
7QDBkvCA1+B9K/U0vrQx1A==
Ascii85編碼后是20個字符，如：
5:$Hj:Pf\4RLB9%kU\Lj
?????????????????? 代碼如：
???????? Guid guid = Guid.NewGuid();
???????? byte[] buffer = guid.ToByteArray();
???????? var shortGuid = Convert.ToBase64String(buffer);
?????????????????? 結(jié)論：適合大型應(yīng)用，縮短GUID 的長度。生成的Id 不夠友好；索引效率較低。
7、? GUID TO Int64
對于GUID的可讀性，有園友給出如下方案：（感謝： @黑色的羽翼 ）
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/// <summary>
/// 根據(jù)GUID獲取19位的唯一數(shù)字序列
/// </summary>
public
static
long
GuidToLongID()
{
????
byte
[] buffer = Guid.NewGuid().ToByteArray();
????
return
BitConverter.ToInt64(buffer, 0);
}
|
即將GUID轉(zhuǎn)為了19位數(shù)字，數(shù)字反饋給客戶可以一定程度上緩解友好性問題。EG:
GUID: cfdab168-211d-41e6-8634-ef5ba6502a22??? （不友好）
Int64: 5717212979449746068????????????????????????????????????? （友好性還行）
不過我的小伙伴說ToInt64后就不唯一了。因此我專門寫了個并發(fā)測試程序，后文將給出測試結(jié)果截圖及代碼簡單說明。
（唯一性、業(yè)務(wù)適合性是可以權(quán)衡的，這個唯一性肯定比不過GUID的，一般程序上都會安排錯誤處理機制，比如異常后執(zhí)行一次重插的方案……）
結(jié)論：適合大型應(yīng)用，生成相對友好的Id （純數(shù)字）-- ----因簡單和業(yè)務(wù)友好性而推薦。
8、? 自己寫編碼規(guī)則
優(yōu)點：全局唯一Id，符合業(yè)務(wù)后續(xù)長遠(yuǎn)的發(fā)展（可能具體業(yè)務(wù)需要自己的編碼規(guī)則等等）。
缺陷：根據(jù)具體編碼規(guī)則實現(xiàn)而不同；還要考慮倘若主鍵在業(yè)務(wù)上允許改變的，會帶來外鍵同步的麻煩。
我這邊寫兩個編碼規(guī)則方案： （可能不唯一，只是個人方案，也請大家提出自己的編碼規(guī)則）
1)???????? 12位年月日時分秒+3位服務(wù)器編碼+3位表編碼+5位隨機碼? （這樣就完全單機完成生成全局唯一編碼）---共23位
缺陷：因為附帶隨機碼，所以編碼缺少一定的順序感。（生成高唯一性隨機碼的方案稍后給給出程序）
2)???????? 12位年月日時分秒+3位服務(wù)器編碼+3位表編碼+5位流水碼? （這樣流水碼就需要結(jié)合數(shù)據(jù)庫和緩存）---共23位
缺陷：因為使用到流水碼，流水碼的生成必然會遇到和MaxId、序列表、Sequence方案中類似的問題
（為什么沒有毫秒？毫秒也不具備業(yè)務(wù)可讀性，我改用5位隨機碼、流水碼代替，推測1秒內(nèi)應(yīng)該不會下99999[五位]條語法）
?
結(jié)論：適合大型應(yīng)用，從業(yè)務(wù)上來說，有一個規(guī)則的編碼能體現(xiàn)產(chǎn)品的專業(yè)成度。（強烈推薦）
?
?
GUID生成Int64值后是否還具有唯一性測試
測試環(huán)境
?
主要測試思路：
- 根據(jù)內(nèi)核數(shù)使用多線程并發(fā)生成Guid后再轉(zhuǎn)為Int64位值，放入集合A、B、…N，多少個線程就有多少個集合。
- 再使用Dictionary字典高效查key的特性，將步驟1中生成的多個集合全部加到Dictionary中，看是否有重復(fù)值。
示例注解：測了 Dictionary<long,bool> 最大容量就在5999470左右，所以每次并發(fā)生成的唯一值總數(shù)控制在此范圍內(nèi)，讓測試達到最有效話。
主要代碼：
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for
(
int
i = 0; i <= Environment.ProcessorCount - 1; i++)
{
????
ThreadPool.QueueUserWorkItem(
????????
(list) =>
????????
{
????????????
List<
long
> tempList = list
as
List<
long
>;
????????????
for
(
int
j = 1; j < listLength; j++)
????????????
{
????????????????
byte
[] buffer = Guid.NewGuid().ToByteArray();
????????????????
tempList.Add(BitConverter.ToInt64(buffer, 0));
????????????
}
????????????
barrier.SignalAndWait();
????????
}, totalList[i]);
}
|
測試數(shù)據(jù)截圖：???????????????????????????????????????????????????????????????????????????
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數(shù)據(jù)一（循環(huán)1000次，測試數(shù)：1000*5999470）
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數(shù)據(jù)二（循環(huán)5000次,測試數(shù)：5000*5999470）--跑了一個晚上……
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感謝 @Justany_WhiteSnow 的專業(yè)回答：( 大家分析下，我數(shù)學(xué)比較差，稍后再說自己的理解)
GUID桶數(shù)量：(2 ^ 4) ^ 32 = 2 ^ 128
Int64桶數(shù)量： 2 ^ 64
倘若每個桶的機會是均等的，則每個桶的GUID數(shù)量為：
(2 ^ 128) / (2 ^ 64) = 2 ^ 64 = 18446744073709551616
也就是說，其實重復(fù)的機會是有的，只是概率問題。
樓主測試數(shù)是29997350000，發(fā)生重復(fù)的概率是：
1 - ((1 - (1 / (2 ^ 64))) ^ 29997350000) ≈ 1 - ((1 - 1 / （2 ^ 64)) ^ (2 ^ 32)) < 1 - 1 + 1 / (2 ^ 32) = 1 / (2 ^ 32) ≈ 2.3283064e-10
（唯一性、業(yè)務(wù)適合性是可以權(quán)衡的，這個唯一性肯定比不過GUID的，一般程序上都會安排錯誤處理機制，比如異常后執(zhí)行一次重插的方案……）
（唯一性、業(yè)務(wù)適合性是可以權(quán)衡的，這個唯一性肯定比不過GUID的，一般程序上都會安排錯誤處理機制，比如異常后執(zhí)行一次重插的方案……）
結(jié)論：GUID 轉(zhuǎn)為Int64 值后，也具有高唯一性，可以使用與項目中。
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Random生成高唯一性隨機碼
我使用了五種Random生成方案，要Random生成唯一主要因素就是種子參數(shù)要唯一。（這是比較久以前寫的測試案例了，一直找不到合適的博文放，今天終于找到合適的地方了）
不過該測試是在單線程下的，多線程應(yīng)使用不同的Random實例，所以對結(jié)果影響不會太大。
- 使用Environment.TickCount做為Random參數(shù)（即Random的默認(rèn)參數(shù)），重復(fù)性最大。
- 使用DateTime.Now.Ticks做為Random參數(shù)，存在重復(fù)。
- 使用unchecked((int)DateTime.Now.Ticks)做為Random參數(shù)，存在重復(fù)。
- 使用Guid.NewGuid().GetHashCode()做為random參數(shù)，測試不存在重復(fù)（或存在性極小）。
- 使用RNGCryptoServiceProvider做為random參數(shù)，測試不存在重復(fù)（或存在性極小）。
即：
??????? static int GetRandomSeed()
??????? {
??????????? byte[] bytes = new byte[4];
??????????? System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider rng
= new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider();
??????????? rng.GetBytes(bytes);
??????????? return BitConverter.ToInt32(bytes, 0);
??????? }
測試結(jié)果：
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結(jié)論：隨機碼使用RNGCryptoServiceProvider 或Guid.NewGuid().GetHashCode() 生成的唯一性較高。
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一些精彩評論（部分更新到原博文對應(yīng)的地方）
一、
數(shù)據(jù)庫文件體積只是一個參考值，可水平擴展系統(tǒng)性能（如nosql，緩存系統(tǒng)）并不和文件體積有高指數(shù)的線性相關(guān)。
如taobao/qq的系統(tǒng)比拼byte系統(tǒng)慢，關(guān)鍵在于索引的命中率，緩存，系統(tǒng)的水平擴展。
如果數(shù)據(jù)庫很少，你搞這么多byte能提高性能？
如果數(shù)據(jù)庫很大，你搞這么多byte不兼容索引不兼容緩存，不是害自已嗎？
如果數(shù)據(jù)庫要求伸縮性，你搞這么多byte，需要不斷改程序，不是自找苦嗎？
如果數(shù)據(jù)庫要求移植性，你搞這么多byte，移植起來不如重新設(shè)計，這是不是很多公司不斷加班的原因？
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不依賴于數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)是分層設(shè)計思想的精華，實現(xiàn)戰(zhàn)略性能最大化，而不是追求戰(zhàn)術(shù)單機性能最大化。
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不要迷信數(shù)據(jù)庫性能，不要迷信三范式，不要使用外鍵，不要使用byte，不要使用自增id，不要使用存儲過程，不要使用內(nèi)部函數(shù)，不要使用非標(biāo)準(zhǔn)sql，存儲系統(tǒng)只做存儲系統(tǒng)的事。當(dāng)出現(xiàn)系統(tǒng)性能時，如此設(shè)計的數(shù)據(jù)庫可以更好的實現(xiàn)遷移數(shù)據(jù)庫（如mysql->oracle)，實現(xiàn)nosql改造（(mongodb/hadoop），實現(xiàn)key-value緩存(redis,memcache)。
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二、
很多程序員有對性能認(rèn)識有誤區(qū)，如使用存儲過程代替正常程序，其實使用存儲過程只是追求單服務(wù)器的高性能，當(dāng)需要服務(wù)器水平擴展時，存儲過程中的業(yè)務(wù)邏輯就是你的噩運。
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三、
除數(shù)字日期，能用字符串存儲的字段盡量使用字符串存儲，不要為節(jié)省那不值錢的1個g的硬盤而使用類似字節(jié)之類的字段，進而大幅犧牲系統(tǒng)可伸縮性和可擴展性。
不要為了追求所謂的性能，引入byte，使用byte注定是短命和難于移植，想想為什么html,email一直流行，因為它們使用的是字符串表示法，只要有人類永遠(yuǎn)都能解析，如email把二進制轉(zhuǎn)成base64存儲。除了實時系統(tǒng)，視頻外，建議使用字符串來存儲數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性能的關(guān)鍵在于分布式，在于水平擴展。
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本次博文到此結(jié)束，希望大家對本次主題“如何在高并發(fā)分布式系統(tǒng)中生成全局唯一Id”多提出自己寶貴的意見。
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