用 Rust 从零写一个分布式 ID 生成服务

King
发布于 17小时前
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做后端开发的同学应该都遇到过这个问题：分库分表之后，数据库自增ID就没法用了。每个库都从1开始自增，合并数据的时候ID就会冲突。这时候就需要一个分布式ID生成服务。今天我们就用Rust从零开始写一个，支持三种主流算法：Snowflake、ULID、NanoID。先聊聊几种

> 做后端开发的同学应该都遇到过这个问题：分库分表之后，数据库自增 ID 就没法用了。每个库都从 1 开始自增，合并数据的时候 ID 就会冲突。

这时候就需要一个分布式 ID 生成服务。今天我们就用 Rust 从零开始写一个，支持三种主流算法：Snowflake、ULID、NanoID。

## 先聊聊几种常见方案

**UUID** 很方便，但问题是太长了（36 个字符），而且无序。数据库索引会很痛苦，因为每次插入都要重新排序。

**数据库号段模式** 性能不错，但强依赖数据库。数据库挂了，整个服务就不可用了。

**Snowflake** 是 Twitter 开源的方案，生成的是 64 位整数。性能高，而且按时间有序。缺点是依赖机器时钟，时钟回拨会出问题。

**ULID** 是这几年比较火的方案，26 个字符，字典序可排序。比起 UUID，它有序且更短。

**NanoID** 更简单，就是一个随机字符串。短小精悍，URL 安全，适合做短链接之类的场景。

我们今天就实现这三个算法。

## 项目结构怎么设计

先想清楚整体架构。核心思路是分三层：

![globuid 架构图](https://img.learnblockchain.cn/attachments/2026/03/dMhXlX5h69a8cde207d35.png)

Generator 负责生成 ID，Storage 负责持久化状态（Snowflake 需要记住上次的时间戳和序列号），Transport 负责对外提供服务（HTTP 和 gRPC）。

这样做的好处是每一层都可以替换。想换存储？写个 RedisStorage 实现 Storage trait 就行。想换 HTTP 框架？改 Transport 层就好，生成器代码不用动。

项目目录结构：

```
src/
├── lib.rs              # 库入口，导出公共接口
├── bin/
│   └── globuid.rs      # CLI 入口
├── generator/
│   ├── mod.rs          # IdGenerator trait
│   ├── snowflake.rs    # Snowflake 实现
│   ├── ulid.rs         # ULID 实现
│   └── nanoid.rs       # NanoID 实现
├── storage/
│   ├── mod.rs          # Storage trait
│   ├── memory.rs       # 内存存储
│   └── file.rs         # 文件存储
├── http/
│   └── server.rs       # HTTP 服务
└── grpc/
    └── server.rs       # gRPC 服务
```

## 定义核心接口

先定义统一的 ID 生成接口。不同算法生成的 ID 格式不一样，Snowflake 是数字，ULID 和 NanoID 是字符串。我们用一个枚举来统一：

```rust
pub enum Id {
    Numeric64(u64),
    String(String),
}

impl Id {
    pub fn as_string(&self) -> String {
        match self {
            Id::Numeric64(n) => n.to_string(),
            Id::String(s) => s.clone(),
        }
    }
}
```

然后是生成器的 Trait：

```rust
pub trait IdGenerator: Send + Sync {
    type Error: std::error::Error + Send + Sync + 'static;

fn generate(&self) 
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Id, Self::Error>> + Send + '_>>;

fn generate_batch(&self, count: usize) 
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Vec<Id>, Self::Error>> + Send + '_>> {
        // 默认实现：循环调用 generate
        Box::pin(async move {
            let mut ids = Vec::with_capacity(count);
            for _ in 0..count {
                ids.push(self.generate().await?);
            }
            Ok(ids)
        })
    }
}
```

这里用到了 Rust 的异步 trait 模式。因为 Rust 不直接支持 async trait，所以返回 `Pin<Box<dyn Future>>`。虽然写起来有点繁琐，但性能和原生 async 差不多。

存储层的 Trait 比较简单：

```rust
#[derive(Default, Serialize, Deserialize)]
pub struct GeneratorState {
    pub worker_id: u16,
    pub last_timestamp: u64,
    pub last_sequence: u64,
}

pub trait Storage: Send + Sync {
    fn load(&self) -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<GeneratorState, Box<dyn Error>>> + Send + '_>>;
    fn save(&self, state: GeneratorState) -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<(), Box<dyn Error>>> + Send + '_>>;
}
```

## Snowflake 实现

Snowflake 的核心是一个 64 位的整数，结构如下：

时间戳占 41 位，毫秒级，大概能用 69 年。机器 ID 占 10 位，支持 1024 台机器。序列号占 12 位，同一毫秒内最多生成 4096 个 ID。

核心逻辑：

```rust
pub async fn generate_u64(&self) -> Result<u64, SnowflakeError> {
    let mut state = self.state.lock().await;
    let current_timestamp = self.current_timestamp()?;

let (timestamp, sequence) = if current_timestamp < state.last_timestamp {
        // 时钟回拨了，这很危险
        return Err(SnowflakeError::ClockMovedBackwards);
    } else if current_timestamp == state.last_timestamp {
        // 同一毫秒，序列号加 1
        let sequence = state.last_sequence + 1;
        if sequence > 4095 {
            // 这一毫秒的 ID 用完了，等下一毫秒
            (self.wait_for_next_millis(state.last_timestamp).await, 0)
        } else {
            (current_timestamp, sequence)
        }
    } else {
        // 新的一毫秒，序列号从 0 开始
        (current_timestamp, 0)
    };

// 拼装 ID
    let id = ((timestamp - self.config.epoch) << 22)
        | (self.config.worker_id as u64) << 12
        | sequence;

// 保存状态
    state.last_timestamp = timestamp;
    state.last_sequence = sequence;
    self.storage.save(...).await?;

Ok(id)
}
```

有几个坑要注意：

**时钟回拨**：服务器时钟如果往回跳，可能会生成重复 ID。处理方式是直接报错，或者等待时钟追上。生产环境建议配合 NTP 使用，或者用 ZooKeeper 做时钟同步。

**序列号耗尽**：同一毫秒内生成超过 4096 个 ID，就得等下一毫秒。这个场景虽然少见，但高并发时可能发生。

**状态持久化**：每次生成 ID 都要保存状态，这样才能在重启后继续，不会重复。

## ULID 实现

ULID 的结构：

```
| 48 bits 时间戳 | 80 bits 随机数 |
```

时间戳是毫秒级，能用到公元 10889 年。随机部分 80 bits，每毫秒能生成 2^80 个 ID，不用担心不够用。

ULID 用 Crockford's Base32 编码，最终是 26 个字符。这个编码的特点是：
- 没有 I、L、O、U 这些容易混淆的字母
- 字典序就是时间序，方便排序
- URL 安全，没有特殊字符

```rust
pub fn generate_string(&self) -> Result<String, UlidError> {
    let timestamp = Self::current_timestamp()?;
    let mut bytes = [0u8; 16];

// 前 48 位放时间戳
    bytes[0..6].copy_from_slice(&timestamp.to_be_bytes()[2..8]);

// 后 80 位放随机数
    getrandom::fill(&mut bytes[6..16])?;

// 单调递增模式：同一毫秒内，随机部分递增
    if self.config.monotonic {
        let last_ts = self.last_timestamp.load(Ordering::SeqCst);
        if timestamp == last_ts {
            // 递增随机部分，确保有序
            // ...
        }
    }

Ok(Self::encode_ulid(&bytes))
}

fn encode_ulid(bytes: &[u8; 16]) -> String {
    const ALPHABET: &[u8; 32] = b"0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ";
    // 128 bits 编码成 26 个字符（每字符 5 bits）
    // ...
}
```

ULID 有个「单调递增」模式。开启后，同一毫秒内生成的 ID 会递增，这样能保证严格的有序性。默认是开启的。

## NanoID 实现

NanoID 是最简单的，就是生成一个随机字符串。默认 21 个字符，使用 URL 安全的字母表。

但有个问题：怎么保证随机字符均匀分布在字母表里？

直接用取模运算会有偏差。比如字母表有 64 个字符，随机字节范围是 0-255，取模后 0-63 和 64-127 都映射到同一个字符，这样前 64 个字符出现的概率是后 64 个的两倍。

NanoID 用的是「掩码 + 拒绝采样」的方法：

```rust
pub fn new(config: NanoIdConfig) -> Self {
    let alphabet_len = config.alphabet.len();

// 计算掩码：找到最小的 (2^n - 1) >= alphabet_len - 1
    // 比如字母表 64 个字符，掩码就是 63 (0b111111)
    let mask = {
        let mut m = 1u8;
        while m < alphabet_len as u8 - 1 {
            m = m * 2 + 1;
        }
        m
    };

Self { config, mask }
}

pub fn generate_string(&self) -> Result<String, NanoIdError> {
    let mut result = String::with_capacity(self.config.length);
    let mut bytes = vec![0u8; self.step * 2];

while result.len() < self.config.length {
        getrandom::fill(&mut bytes)?;

for &byte in &bytes {
            let index = byte & self.mask;  // 用掩码过滤
            if (index as usize) < self.config.alphabet.len() {
                // 索引有效，使用这个字符
                result.push(self.config.alphabet[index as usize] as char);
                if result.len() >= self.config.length {
                    break;
                }
            }
            // 索引无效，丢弃这个字节，继续下一个
        }
    }
    Ok(result)
}
```

掩码把随机字节映射到一个比字母表稍大的范围，然后拒绝掉超出字母表范围的索引。这样每个字符出现的概率就相等了。

## 存储层实现

Snowflake 需要存储状态，我们实现了两种存储：

**MemoryStorage**：存在内存里，重启就没了。适合单实例部署，或者测试环境。

```rust
pub struct MemoryStorage {
    state: Arc<RwLock<GeneratorState>>,
}
```

**FileStorage**：存在文件里，JSON 格式。重启后能恢复状态，适合生产环境。

```rust
pub struct FileStorage {
    path: PathBuf,
}

impl Storage for FileStorage {
    fn save(&self, state: GeneratorState) -> Pin<Box<...>> {
        Box::pin(async move {
            let data = serde_json::to_vec_pretty(&state)?;
            let mut file = fs::File::create(&self.path).await?;
            file.write_all(&data).await?;
            file.sync_all().await?;  // 确保刷到磁盘
            Ok(())
        })
    }
}
```

如果需要分布式部署，可以实现 RedisStorage 或者数据库存储。

## HTTP 服务

用 Axum 框架，写几个路由就行：

```rust
pub fn create_router<G: IdGenerator + 'static>() -> Router<Arc<ServerState<G>>> {
    Router::new()
        .route("/id", get(generate_id))
        .route("/id/batch", get(generate_batch))
        .route("/health", get(health_check))
}

async fn generate_id<G: IdGenerator>(
    State(state): State<Arc<ServerState<G>>>,
) -> Result<Json<IdResponse>, (StatusCode, Json<ErrorResponse>)> {
    let id = state.generator.generate().await
        .map_err(|e| (StatusCode::INTERNAL_SERVER_ERROR, Json(ErrorResponse { error: e.to_string() })))?;
    Ok(Json(IdResponse { id: id.as_string() }))
}
```

接口很简单：
- `GET /id` 生成一个 ID
- `GET /id/batch?count=100` 批量生成
- `GET /health` 健康检查

## gRPC 服务

gRPC 性能更好，适合内部服务调用。先定义 proto：

```protobuf
syntax = "proto3";
package globuid;

service GlobUid {
    rpc Generate(GenerateRequest) returns (GenerateResponse);
    rpc GenerateBatch(GenerateBatchRequest) returns (GenerateBatchResponse);
}

message GenerateRequest {}
message GenerateResponse { string id = 1; }

message GenerateBatchRequest { uint32 count = 1; }
message GenerateBatchResponse { 
    repeated string ids = 1; 
    uint32 count = 2; 
}
```

用 Tonic 框架实现：

```rust
pub struct GlobUidService<G: IdGenerator> {
    generator: Arc<G>,
}

#[tonic::async_trait]
impl<G: IdGenerator + 'static> GlobUid for GlobUidService<G> {
    async fn generate(&self, _: Request<GenerateRequest>) -> Result<Response<GenerateResponse>, Status> {
        let id = self.generator.generate().await
            .map_err(|e| Status::internal(e.to_string()))?;
        Ok(Response::new(GenerateResponse { id: id.as_string() }))
    }
}
```

## 命令行工具

最后写个 CLI，方便直接运行：

```rust
#[derive(Parser)]
struct Args {
    #[arg(short = 'a', long, default_value = "snowflake")]
    algorithm: String,    // snowflake / ulid / nanoid

#[arg(short, long, default_value = "0")]
    worker_id: u16,

#[arg(short, long, default_value = "8080")]
    port: u16,

#[arg(short = 'P', long, default_value = "http")]
    protocol: String,     // http / grpc
}
```

使用方法：

```bash
# 编译
cargo build --release --features full

# 启动 Snowflake HTTP 服务
./globuid --algorithm snowflake --worker-id 1 --port 8080

# 启动 ULID gRPC 服务
./globuid -a ulid -P grpc -p 50051

# 用文件存储
./globuid --storage file --storage-path ./state.json
```

## 作为库使用

除了运行服务，也可以当作库在代码里直接用：

```rust
use globuid::{Snowflake, SnowflakeConfig, MemoryStorage, Ulid, NanoId};

#[tokio::main]
async fn main() {
    // Snowflake
    let config = SnowflakeConfig { worker_id: 1, ..Default::default() };
    let storage = Arc::new(MemoryStorage::new());
    let snowflake = Snowflake::new(config, storage).await.unwrap();
    println!("Snowflake: {}", snowflake.generate_u64().await.unwrap());

// ULID
    let ulid = Ulid::with_default();
    println!("ULID: {}", ulid.generate_string().unwrap());

// NanoID
    let nanoid = NanoId::default();
    println!("NanoID: {}", nanoid.generate_string().unwrap());
}
```

## 总结

这个项目体现了 Rust 后端开发的几个特点：

**类型系统保证正确性**。通过 Trait 抽象，编译器会帮我们检查接口是否正确实现。`Send + Sync` 约束保证了多线程安全。

**零成本抽象**。泛型会在编译时单态化，没有运行时开销。可选依赖（feature flags）让用户可以只编译需要的功能。

**异步优先**。所有 I/O 操作都是异步的，用 Tokio 运行时。高并发场景下性能很好。

**组合优于继承**。Generator + Storage + Transport 三层分离，每层都可以独立替换。比起 OOP 的继承体系，这种设计更灵活。

> 有兴趣的同学可以看看源码：https://github.com/lispking/globuid

做后端开发的同学应该都遇到过这个问题：分库分表之后，数据库自增 ID 就没法用了。每个库都从 1 开始自增，合并数据的时候 ID 就会冲突。

这时候就需要一个分布式 ID 生成服务。今天我们就用 Rust 从零开始写一个，支持三种主流算法：Snowflake、ULID、NanoID。

先聊聊几种常见方案

UUID 很方便，但问题是太长了（36 个字符），而且无序。数据库索引会很痛苦，因为每次插入都要重新排序。

数据库号段模式 性能不错，但强依赖数据库。数据库挂了，整个服务就不可用了。

Snowflake 是 Twitter 开源的方案，生成的是 64 位整数。性能高，而且按时间有序。缺点是依赖机器时钟，时钟回拨会出问题。

ULID 是这几年比较火的方案，26 个字符，字典序可排序。比起 UUID，它有序且更短。

NanoID 更简单，就是一个随机字符串。短小精悍，URL 安全，适合做短链接之类的场景。

我们今天就实现这三个算法。

项目结构怎么设计

先想清楚整体架构。核心思路是分三层：

Generator 负责生成 ID，Storage 负责持久化状态（Snowflake 需要记住上次的时间戳和序列号），Transport 负责对外提供服务（HTTP 和 gRPC）。

这样做的好处是每一层都可以替换。想换存储？写个 RedisStorage 实现 Storage trait 就行。想换 HTTP 框架？改 Transport 层就好，生成器代码不用动。

项目目录结构：

src/
├── lib.rs              # 库入口，导出公共接口
├── bin/
│   └── globuid.rs      # CLI 入口
├── generator/
│   ├── mod.rs          # IdGenerator trait
│   ├── snowflake.rs    # Snowflake 实现
│   ├── ulid.rs         # ULID 实现
│   └── nanoid.rs       # NanoID 实现
├── storage/
│   ├── mod.rs          # Storage trait
│   ├── memory.rs       # 内存存储
│   └── file.rs         # 文件存储
├── http/
│   └── server.rs       # HTTP 服务
└── grpc/
    └── server.rs       # gRPC 服务

定义核心接口

先定义统一的 ID 生成接口。不同算法生成的 ID 格式不一样，Snowflake 是数字，ULID 和 NanoID 是字符串。我们用一个枚举来统一：

pub enum Id {
    Numeric64(u64),
    String(String),
}

impl Id {
    pub fn as_string(&self) -> String {
        match self {
            Id::Numeric64(n) => n.to_string(),
            Id::String(s) => s.clone(),
        }
    }
}

然后是生成器的 Trait：

pub trait IdGenerator: Send + Sync {
    type Error: std::error::Error + Send + Sync + 'static;

    fn generate(&self) 
        -> Pin&lt;Box&lt;dyn Future&lt;Output = Result&lt;Id, Self::Error>> + Send + '_>>;

    fn generate_batch(&self, count: usize) 
        -> Pin&lt;Box&lt;dyn Future&lt;Output = Result&lt;Vec&lt;Id>, Self::Error>> + Send + '_>> {
        // 默认实现：循环调用 generate
        Box::pin(async move {
            let mut ids = Vec::with_capacity(count);
            for _ in 0..count {
                ids.push(self.generate().await?);
            }
            Ok(ids)
        })
    }
}

这里用到了 Rust 的异步 trait 模式。因为 Rust 不直接支持 async trait，所以返回 Pin<Box<dyn Future>>。虽然写起来有点繁琐，但性能和原生 async 差不多。

存储层的 Trait 比较简单：

#[derive(Default, Serialize, Deserialize)]
pub struct GeneratorState {
    pub worker_id: u16,
    pub last_timestamp: u64,
    pub last_sequence: u64,
}

pub trait Storage: Send + Sync {
    fn load(&self) -> Pin&lt;Box&lt;dyn Future&lt;Output = Result&lt;GeneratorState, Box&lt;dyn Error>>> + Send + '_>>;
    fn save(&self, state: GeneratorState) -> Pin&lt;Box&lt;dyn Future&lt;Output = Result&lt;(), Box&lt;dyn Error>>> + Send + '_>>;
}

Snowflake 实现

Snowflake 的核心是一个 64 位的整数，结构如下：

| 1 bit 符号位 | 41 bits 时间戳 | 10 bits 机器 ID | 12 bits 序列号 |

时间戳占 41 位，毫秒级，大概能用 69 年。机器 ID 占 10 位，支持 1024 台机器。序列号占 12 位，同一毫秒内最多生成 4096 个 ID。

核心逻辑：

pub async fn generate_u64(&self) -> Result&lt;u64, SnowflakeError> {
    let mut state = self.state.lock().await;
    let current_timestamp = self.current_timestamp()?;

    let (timestamp, sequence) = if current_timestamp &lt; state.last_timestamp {
        // 时钟回拨了，这很危险
        return Err(SnowflakeError::ClockMovedBackwards);
    } else if current_timestamp == state.last_timestamp {
        // 同一毫秒，序列号加 1
        let sequence = state.last_sequence + 1;
        if sequence > 4095 {
            // 这一毫秒的 ID 用完了，等下一毫秒
            (self.wait_for_next_millis(state.last_timestamp).await, 0)
        } else {
            (current_timestamp, sequence)
        }
    } else {
        // 新的一毫秒，序列号从 0 开始
        (current_timestamp, 0)
    };

    // 拼装 ID
    let id = ((timestamp - self.config.epoch) &lt;&lt; 22)
        | (self.config.worker_id as u64) &lt;&lt; 12
        | sequence;

    // 保存状态
    state.last_timestamp = timestamp;
    state.last_sequence = sequence;
    self.storage.save(...).await?;

    Ok(id)
}

有几个坑要注意：

时钟回拨：服务器时钟如果往回跳，可能会生成重复 ID。处理方式是直接报错，或者等待时钟追上。生产环境建议配合 NTP 使用，或者用 ZooKeeper 做时钟同步。

序列号耗尽：同一毫秒内生成超过 4096 个 ID，就得等下一毫秒。这个场景虽然少见，但高并发时可能发生。

状态持久化：每次生成 ID 都要保存状态，这样才能在重启后继续，不会重复。

ULID 实现

ULID 的结构：

| 48 bits 时间戳 | 80 bits 随机数 |

时间戳是毫秒级，能用到公元 10889 年。随机部分 80 bits，每毫秒能生成 2^80 个 ID，不用担心不够用。

ULID 用 Crockford's Base32 编码，最终是 26 个字符。这个编码的特点是：

没有 I、L、O、U 这些容易混淆的字母
字典序就是时间序，方便排序
URL 安全，没有特殊字符

pub fn generate_string(&self) -> Result&lt;String, UlidError> {
    let timestamp = Self::current_timestamp()?;
    let mut bytes = [0u8; 16];

    // 前 48 位放时间戳
    bytes[0..6].copy_from_slice(&timestamp.to_be_bytes()[2..8]);

    // 后 80 位放随机数
    getrandom::fill(&mut bytes[6..16])?;

    // 单调递增模式：同一毫秒内，随机部分递增
    if self.config.monotonic {
        let last_ts = self.last_timestamp.load(Ordering::SeqCst);
        if timestamp == last_ts {
            // 递增随机部分，确保有序
            // ...
        }
    }

    Ok(Self::encode_ulid(&bytes))
}

fn encode_ulid(bytes: &[u8; 16]) -> String {
    const ALPHABET: &[u8; 32] = b"0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ";
    // 128 bits 编码成 26 个字符（每字符 5 bits）
    // ...
}

ULID 有个「单调递增」模式。开启后，同一毫秒内生成的 ID 会递增，这样能保证严格的有序性。默认是开启的。

NanoID 实现

NanoID 是最简单的，就是生成一个随机字符串。默认 21 个字符，使用 URL 安全的字母表。

但有个问题：怎么保证随机字符均匀分布在字母表里？

NanoID 用的是「掩码 + 拒绝采样」的方法：

pub fn new(config: NanoIdConfig) -> Self {
    let alphabet_len = config.alphabet.len();

    // 计算掩码：找到最小的 (2^n - 1) >= alphabet_len - 1
    // 比如字母表 64 个字符，掩码就是 63 (0b111111)
    let mask = {
        let mut m = 1u8;
        while m &lt; alphabet_len as u8 - 1 {
            m = m * 2 + 1;
        }
        m
    };

    Self { config, mask }
}

pub fn generate_string(&self) -> Result&lt;String, NanoIdError> {
    let mut result = String::with_capacity(self.config.length);
    let mut bytes = vec![0u8; self.step * 2];

    while result.len() &lt; self.config.length {
        getrandom::fill(&mut bytes)?;

        for &byte in &bytes {
            let index = byte & self.mask;  // 用掩码过滤
            if (index as usize) &lt; self.config.alphabet.len() {
                // 索引有效，使用这个字符
                result.push(self.config.alphabet[index as usize] as char);
                if result.len() >= self.config.length {
                    break;
                }
            }
            // 索引无效，丢弃这个字节，继续下一个
        }
    }
    Ok(result)
}

掩码把随机字节映射到一个比字母表稍大的范围，然后拒绝掉超出字母表范围的索引。这样每个字符出现的概率就相等了。

存储层实现

Snowflake 需要存储状态，我们实现了两种存储：

MemoryStorage：存在内存里，重启就没了。适合单实例部署，或者测试环境。

pub struct MemoryStorage {
    state: Arc&lt;RwLock&lt;GeneratorState>>,
}

FileStorage：存在文件里，JSON 格式。重启后能恢复状态，适合生产环境。

pub struct FileStorage {
    path: PathBuf,
}

impl Storage for FileStorage {
    fn save(&self, state: GeneratorState) -> Pin&lt;Box&lt;...>> {
        Box::pin(async move {
            let data = serde_json::to_vec_pretty(&state)?;
            let mut file = fs::File::create(&self.path).await?;
            file.write_all(&data).await?;
            file.sync_all().await?;  // 确保刷到磁盘
            Ok(())
        })
    }
}

如果需要分布式部署，可以实现 RedisStorage 或者数据库存储。

HTTP 服务

用 Axum 框架，写几个路由就行：

pub fn create_router&lt;G: IdGenerator + 'static>() -> Router&lt;Arc&lt;ServerState&lt;G>>> {
    Router::new()
        .route("/id", get(generate_id))
        .route("/id/batch", get(generate_batch))
        .route("/health", get(health_check))
}

async fn generate_id&lt;G: IdGenerator>(
    State(state): State&lt;Arc&lt;ServerState&lt;G>>>,
) -> Result&lt;Json&lt;IdResponse>, (StatusCode, Json&lt;ErrorResponse>)> {
    let id = state.generator.generate().await
        .map_err(|e| (StatusCode::INTERNAL_SERVER_ERROR, Json(ErrorResponse { error: e.to_string() })))?;
    Ok(Json(IdResponse { id: id.as_string() }))
}

接口很简单：

GET /id 生成一个 ID
GET /id/batch?count=100 批量生成
GET /health 健康检查

gRPC 服务

gRPC 性能更好，适合内部服务调用。先定义 proto：

syntax = "proto3";
package globuid;

service GlobUid {
    rpc Generate(GenerateRequest) returns (GenerateResponse);
    rpc GenerateBatch(GenerateBatchRequest) returns (GenerateBatchResponse);
}

message GenerateRequest {}
message GenerateResponse { string id = 1; }

message GenerateBatchRequest { uint32 count = 1; }
message GenerateBatchResponse { 
    repeated string ids = 1; 
    uint32 count = 2; 
}

用 Tonic 框架实现：

pub struct GlobUidService&lt;G: IdGenerator> {
    generator: Arc&lt;G>,
}

#[tonic::async_trait]
impl&lt;G: IdGenerator + 'static> GlobUid for GlobUidService&lt;G> {
    async fn generate(&self, _: Request&lt;GenerateRequest>) -> Result&lt;Response&lt;GenerateResponse>, Status> {
        let id = self.generator.generate().await
            .map_err(|e| Status::internal(e.to_string()))?;
        Ok(Response::new(GenerateResponse { id: id.as_string() }))
    }
}

命令行工具

最后写个 CLI，方便直接运行：

#[derive(Parser)]
struct Args {
    #[arg(short = 'a', long, default_value = "snowflake")]
    algorithm: String,    // snowflake / ulid / nanoid

    #[arg(short, long, default_value = "0")]
    worker_id: u16,

    #[arg(short, long, default_value = "8080")]
    port: u16,

    #[arg(short = 'P', long, default_value = "http")]
    protocol: String,     // http / grpc
}

使用方法：

# 编译
cargo build --release --features full

# 启动 Snowflake HTTP 服务
./globuid --algorithm snowflake --worker-id 1 --port 8080

# 启动 ULID gRPC 服务
./globuid -a ulid -P grpc -p 50051

# 用文件存储
./globuid --storage file --storage-path ./state.json

作为库使用

除了运行服务，也可以当作库在代码里直接用：

use globuid::{Snowflake, SnowflakeConfig, MemoryStorage, Ulid, NanoId};

#[tokio::main]
async fn main() {
    // Snowflake
    let config = SnowflakeConfig { worker_id: 1, ..Default::default() };
    let storage = Arc::new(MemoryStorage::new());
    let snowflake = Snowflake::new(config, storage).await.unwrap();
    println!("Snowflake: {}", snowflake.generate_u64().await.unwrap());

    // ULID
    let ulid = Ulid::with_default();
    println!("ULID: {}", ulid.generate_string().unwrap());

    // NanoID
    let nanoid = NanoId::default();
    println!("NanoID: {}", nanoid.generate_string().unwrap());
}

总结

这个项目体现了 Rust 后端开发的几个特点：

类型系统保证正确性。通过 Trait 抽象，编译器会帮我们检查接口是否正确实现。Send + Sync 约束保证了多线程安全。

零成本抽象。泛型会在编译时单态化，没有运行时开销。可选依赖（feature flags）让用户可以只编译需要的功能。

异步优先。所有 I/O 操作都是异步的，用 Tokio 运行时。高并发场景下性能很好。

组合优于继承。Generator + Storage + Transport 三层分离，每层都可以独立替换。比起 OOP 的继承体系，这种设计更灵活。

有兴趣的同学可以看看源码：https://github.com/lispking/globuid

原创
学分: 0
分类: Rust
标签: globuid Rust Snowflake ULID NanoID 分布式ID

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