การสร้าง UUID: กลยุทธ์การสร้างตัวระบุเฉพาะสำหรับระบบทั่วโลก

ในภูมิทัศน์ที่กว้างใหญ่และเชื่อมโยงกันของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ ข้อมูลทุกชิ้น ผู้ใช้ทุกคน และทุกธุรกรรมต้องการเอกลักษณ์ที่แตกต่างกัน ความต้องการความเฉพาะเจาะจงนี้มีความสำคัญสูงสุด โดยเฉพาะในระบบกระจายที่ทำงานข้ามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์และขนาดที่หลากหลาย นี่คือจุดที่ Unique Universal Identifiers (UUIDs) – ฮีโร่ผู้ปิดทองหลังพระที่รับประกันความเป็นระเบียบเรียบร้อยในโลกดิจิทัลที่อาจวุ่นวาย – เข้ามามีบทบาท คู่มือที่ครอบคลุมนี้จะเจาะลึกความซับซ้อนของการสร้าง UUIDs สำรวจกลยุทธ์ต่างๆ กลไกพื้นฐาน และวิธีการเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันทั่วโลกของคุณ

แนวคิดหลัก: Universally Unique Identifiers (UUIDs)

UUID หรือที่รู้จักกันในชื่อ GUID (Globally Unique Identifier) คือตัวเลข 128 บิตที่ใช้เพื่อระบุข้อมูลเฉพาะในระบบคอมพิวเตอร์ เมื่อสร้างขึ้นตามมาตรฐานเฉพาะ UUID จะมีความเฉพาะเจาะจงในทุกพื้นที่และเวลาอย่างแท้จริง คุณสมบัติที่โดดเด่นนี้ทำให้มันขาดไม่ได้สำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่คีย์หลักของฐานข้อมูลไปจนถึงโทเค็นเซสชัน และการส่งข้อความในระบบกระจาย

ทำไม UUIDs จึงขาดไม่ได้

• ความเป็นเอกลักษณ์ทั่วโลก: ไม่เหมือนกับจำนวนเต็มตามลำดับ UUIDs ไม่ต้องการการประสานงานจากส่วนกลางเพื่อรับรองความเป็นเอกลักษณ์ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับระบบกระจายที่โหนดต่างๆ อาจสร้างตัวระบุพร้อมกันโดยไม่ต้องสื่อสาร
• ความสามารถในการปรับขนาด: พวกมันช่วยอำนวยความสะดวกในการปรับขนาดในแนวนอน คุณสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์หรือบริการได้โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับข้อขัดแย้งของ ID เนื่องจากแต่ละตัวสามารถสร้างตัวระบุเฉพาะของตนเองได้อย่างอิสระ
• ความปลอดภัยและการปกปิด: UUIDs เดายากตามลำดับ ซึ่งเพิ่มชั้นของการปกปิดที่สามารถเพิ่มความปลอดภัยโดยการป้องกันการโจมตีแบบไล่เรียงทรัพยากร (เช่น การเดา ID ผู้ใช้หรือ ID เอกสาร)
• การสร้างฝั่งไคลเอ็นต์: ตัวระบุสามารถสร้างขึ้นที่ฝั่งไคลเอ็นต์ (เว็บเบราว์เซอร์, แอปมือถือ, อุปกรณ์ IoT) ก่อนที่ข้อมูลจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ด้วยซ้ำ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของการจัดการข้อมูลออฟไลน์และลดภาระงานของเซิร์ฟเวอร์
• ข้อขัดแย้งในการรวม: พวกมันยอดเยี่ยมสำหรับการรวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกัน เนื่องจากความขัดแย้งมีโอกาสเกิดขึ้นน้อยมาก

โครงสร้างของ UUID

UUID โดยทั่วไปจะแสดงเป็นสตริงเลขฐานสิบหก 32 ตัวอักษร ซึ่งแบ่งออกเป็นห้ากลุ่มคั่นด้วยยัติภังค์ ดังนี้: xxxxxxxx-xxxx-Mxxx-Nxxx-xxxxxxxxxxxx ตัว 'M' ระบุเวอร์ชันของ UUID และตัว 'N' ระบุตัวแปร ตัวแปรที่พบบ่อยที่สุด (RFC 4122) ใช้รูปแบบคงที่สำหรับสองบิตที่มีนัยสำคัญที่สุดของกลุ่ม 'N' (10₂ หรือ 8, 9, A, B ในเลขฐานสิบหก)

เวอร์ชัน UUID: กลยุทธ์ที่หลากหลาย

มาตรฐาน RFC 4122 กำหนด UUID หลายเวอร์ชัน โดยแต่ละเวอร์ชันใช้กลยุทธ์การสร้างที่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการเลือกตัวระบุที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของคุณ

UUIDv1: Time-Based (และ MAC Address)

UUIDv1 รวมการประทับเวลาปัจจุบันเข้ากับ MAC address (Media Access Control) ของโฮสต์ที่สร้าง UUIDs มันรับประกันความเป็นเอกลักษณ์โดยใช้ประโยชน์จาก MAC address ที่ไม่ซ้ำกันของการ์ดอินเทอร์เฟซเครือข่ายและการประทับเวลาที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

• โครงสร้าง: ประกอบด้วยการประทับเวลา 60 บิต (จำนวนช่วง 100 นาโนวินาทีตั้งแต่ 15 ตุลาคม 1582 ซึ่งเป็นการเริ่มต้นของปฏิทินเกรกอเรียน) ลำดับนาฬิกา 14 บิต (เพื่อจัดการกรณีที่นาฬิกาอาจถูกตั้งย้อนหลังหรือเดินช้าเกินไป) และ MAC address 48 บิต
• ข้อดี:
  • รับประกันความเป็นเอกลักษณ์ (สมมติว่า MAC address ไม่ซ้ำกันและนาฬิกาทำงานถูกต้อง)
  • สามารถเรียงลำดับตามเวลาได้ (แม้ว่าจะไม่สมบูรณ์เนื่องจากลำดับไบต์)
  • สามารถสร้างแบบออฟไลน์ได้โดยไม่ต้องประสานงาน
• ข้อเสีย:
  • ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว: เปิดเผย MAC address ของเครื่องที่สร้าง ซึ่งอาจเป็นความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะสำหรับตัวระบุที่เปิดเผยต่อสาธารณะ
  • ความสามารถในการคาดเดา: ส่วนประกอบเวลาทำให้พวกมันสามารถคาดเดาได้บ้าง ซึ่งอาจช่วยผู้ไม่หวังดีในการเดา ID ที่ตามมาได้
  • ปัญหาความคลาดเคลื่อนของนาฬิกา: อ่อนไหวต่อการปรับเปลี่ยนนาฬิการะบบ (แม้ว่าจะถูกบรรเทาด้วยลำดับนาฬิกา)
  • การจัดทำดัชนีฐานข้อมูล: ไม่เหมาะเป็นคีย์หลักในดัชนี B-tree เนื่องจากลักษณะที่ไม่เป็นลำดับในระดับฐานข้อมูล (แม้จะเป็นแบบเวลา ลำดับไบต์อาจนำไปสู่การแทรกแบบสุ่ม)
• กรณีการใช้งาน: พบน้อยลงในปัจจุบันเนื่องจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว แต่ในอดีตเคยใช้ในกรณีที่ต้องการตัวระบุที่สามารถติดตามได้และเรียงตามเวลาได้ภายในองค์กร และการเปิดเผย MAC address เป็นที่ยอมรับได้

UUIDv2: DCE Security (พบน้อย)

UUIDv2 หรือ DCE Security UUIDs เป็น UUIDv1 ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับความปลอดภัยใน Distributed Computing Environment (DCE) พวกมันรวม "local domain" และ "local identifier" (เช่น POSIX user ID หรือ group ID) แทนบิตลำดับนาฬิกา เนื่องจากแอปพลิเคชันเฉพาะทางและการยอมรับในวงกว้างที่จำกัดนอกสภาพแวดล้อม DCE ที่เฉพาะเจาะจง จึงไม่ค่อยพบในการสร้างตัวระบุทั่วไป

UUIDv3 และ UUIDv5: Name-Based (MD5 และ SHA-1 Hashing)

เวอร์ชันเหล่านี้สร้าง UUIDs โดยการแฮชตัวระบุเนมสเปซและชื่อ เนมสเปซเองก็คือ UUID และชื่อเป็นสตริงที่กำหนดเอง

• UUIDv3: ใช้อัลกอริทึมแฮช MD5
• UUIDv5: ใช้อัลกอริทึมแฮช SHA-1 ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะนิยมใช้มากกว่า MD5 เนื่องจาก MD5 มีจุดอ่อนทางคริปโตกราฟิกที่เป็นที่รู้จัก
• โครงสร้าง: ชื่อและ UUID ของเนมสเปซจะถูกต่อเข้าด้วยกันแล้วนำไปแฮช บิตบางส่วนของแฮชจะถูกแทนที่เพื่อระบุเวอร์ชันและตัวแปรของ UUID
• ข้อดี:
  • กำหนดค่าได้: การสร้าง UUID สำหรับเนมสเปซและชื่อเดียวกันจะให้ UUID เดียวกันเสมอ ซึ่งมีค่าอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการแบบ Idempotent หรือการสร้างตัวระบุที่เสถียรสำหรับทรัพยากรภายนอก
  • ทำซ้ำได้: หากคุณต้องการสร้าง ID สำหรับทรัพยากรตามชื่อที่ไม่ซ้ำกัน (เช่น URL, เส้นทางไฟล์, ที่อยู่อีเมล) เวอร์ชันเหล่านี้รับประกัน ID เดียวกันทุกครั้งโดยไม่จำเป็นต้องจัดเก็บ
• ข้อเสีย:
  • โอกาสในการชนกัน: แม้ว่าจะมีโอกาสน้อยมากกับ SHA-1 แต่การชนกันของแฮช (ชื่อสองชื่อที่แตกต่างกันสร้าง UUID เดียวกัน) สามารถเกิดขึ้นได้ในทางทฤษฎี แม้ว่าจะแทบไม่มีนัยสำคัญในทางปฏิบัติสำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่
  • ไม่สุ่ม: ขาดความเป็นสุ่มของ UUIDv4 ซึ่งอาจเป็นข้อเสียหากการปกปิดเป็นเป้าหมายหลัก
• กรณีการใช้งาน: เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างตัวระบุที่เสถียรสำหรับทรัพยากรที่ทราบชื่อและไม่ซ้ำกันในบริบทเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ตัวระบุเนื้อหาสำหรับเอกสาร, URL หรือองค์ประกอบสคีมาในระบบรวมศูนย์

UUIDv4: ความสุ่มบริสุทธิ์

UUIDv4 เป็นเวอร์ชันที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด มันสร้าง UUIDs โดยใช้ตัวเลขสุ่ม (หรือสุ่มเทียม) เป็นหลัก

• โครงสร้าง: 122 บิตถูกสร้างขึ้นแบบสุ่ม บิตที่เหลืออีก 6 บิตถูกกำหนดให้ระบุเวอร์ชัน (4) และตัวแปร (RFC 4122)
• ข้อดี:
  • ความเป็นเอกลักษณ์ดีเยี่ยม (ตามความน่าจะเป็น): จำนวนค่า UUIDv4 ที่เป็นไปได้ทั้งหมด (2¹²²) ทำให้ความน่าจะเป็นของการชนกันต่ำมาก คุณจะต้องสร้าง UUIDs หลายล้านล้านครั้งต่อวินาทีเป็นเวลาหลายปีจึงจะมีโอกาสเกิดการชนกันเพียงครั้งเดียวที่ไม่สามารถละเลยได้
  • การสร้างที่ง่าย: ง่ายต่อการนำไปใช้โดยใช้ตัวสร้างตัวเลขสุ่มที่ดี
  • ไม่มีการรั่วไหลของข้อมูล: ไม่มีข้อมูลที่ระบุตัวตนได้ (เช่น MAC address หรือ timestamp) ทำให้ดีต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
  • ปกปิดสูง: ทำให้ไม่สามารถเดา ID ที่ตามมาได้
• ข้อเสีย:
  • ไม่สามารถจัดเรียงได้: เนื่องจากเป็นค่าสุ่มล้วนๆ UUIDv4s จึงไม่มีลำดับที่แน่นอน ซึ่งอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพการจัดทำดัชนีฐานข้อมูลที่ไม่ดี (การแบ่งหน้า, แคชพลาด) เมื่อใช้เป็นคีย์หลักในดัชนี B-tree นี่เป็นข้อกังวลที่สำคัญสำหรับการดำเนินการเขียนข้อมูลปริมาณมาก
  • ประสิทธิภาพพื้นที่จัดเก็บไม่ดี (เมื่อเทียบกับจำนวนเต็มที่เพิ่มขึ้นอัตโนมัติ): แม้จะเล็ก 128 บิตก็มากกว่าจำนวนเต็ม 64 บิต และลักษณะสุ่มของพวกมันอาจนำไปสู่ขนาดดัชนีที่ใหญ่ขึ้น
• กรณีการใช้งาน: ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับเกือบทุกสถานการณ์ที่ความเป็นเอกลักษณ์ทั่วโลกและการปกปิดเป็นสิ่งสำคัญที่สุด และความสามารถในการจัดเรียงหรือประสิทธิภาพของฐานข้อมูลมีความสำคัญน้อยกว่าหรือได้รับการจัดการด้วยวิธีอื่น ตัวอย่างเช่น Session ID, API Key, ตัวระบุเฉพาะสำหรับวัตถุในระบบวัตถุแบบกระจาย และความต้องการ ID ทั่วไปส่วนใหญ่

UUIDv6, UUIDv7, UUIDv8: ยุคต่อไป (มาตรฐานที่กำลังเกิดขึ้น)

แม้ว่า RFC 4122 จะครอบคลุมเวอร์ชัน 1-5 แต่ฉบับร่างใหม่ๆ (เช่น RFC 9562 ซึ่งมาแทนที่ 4122) ได้แนะนำเวอร์ชันใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขข้อบกพร่องของเวอร์ชันเก่า โดยเฉพาะประสิทธิภาพการจัดทำดัชนีฐานข้อมูลที่ไม่ดีของ UUIDv4 และปัญหาความเป็นส่วนตัวของ UUIDv1 ในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถในการจัดเรียงและความสุ่ม

• UUIDv6 (UUID แบบ Time-Based ที่จัดเรียงใหม่):
  • แนวคิด: การจัดเรียงฟิลด์ UUIDv1 ใหม่เพื่อวาง timestamp ไว้ที่จุดเริ่มต้นในลำดับที่สามารถเรียงตามไบต์ได้ มันยังคงรวม MAC address หรือ pseudo-random node ID
  • ประโยชน์: ให้ความสามารถในการจัดเรียงตามเวลาของ UUIDv1 แต่มีตำแหน่งดัชนีที่ดีกว่าสำหรับฐานข้อมูล
  • ข้อเสีย: ยังคงมีข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้นจากการเปิดเผยตัวระบุโหนด แม้ว่าจะสามารถใช้ ID ที่สร้างแบบสุ่มได้
• UUIDv7 (UUID แบบ Unix Epoch Time-Based):
  • แนวคิด: รวม Unix epoch timestamp (มิลลิวินาทีหรือไมโครวินาทีตั้งแต่ 1970-01-01) เข้ากับตัวนับแบบสุ่มหรือเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
  • โครงสร้าง: 48 บิตแรกคือ timestamp ตามด้วยบิตเวอร์ชันและตัวแปร และตามด้วย payload ของตัวเลขสุ่มหรือลำดับ
  • ประโยชน์:
    • ความสามารถในการจัดเรียงที่สมบูรณ์แบบ: เนื่องจาก timestamp อยู่ในตำแหน่งที่มีนัยสำคัญที่สุด พวกมันจึงจัดเรียงตามลำดับเวลาตามธรรมชาติ
    • ดีสำหรับการจัดทำดัชนีฐานข้อมูล: ช่วยให้การแทรกและการค้นหาช่วงในดัชนี B-tree มีประสิทธิภาพ
    • ไม่มีการเปิดเผย MAC Address: ใช้ตัวเลขสุ่มหรือตัวนับ หลีกเลี่ยงปัญหาความเป็นส่วนตัวของ UUIDv1/v6
    • ส่วนประกอบเวลาที่อ่านได้โดยมนุษย์: ส่วนนำของ timestamp สามารถแปลงเป็นวันที่/เวลาที่มนุษย์อ่านได้ง่าย
  • กรณีการใช้งาน: เหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบใหม่ที่ความสามารถในการจัดเรียง ประสิทธิภาพของฐานข้อมูลที่ดี และความเป็นเอกลักษณ์มีความสำคัญอย่างยิ่ง คิดถึงบันทึกเหตุการณ์, คิวข้อความ และคีย์หลักสำหรับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้
• UUIDv8 (Custom/Experimental UUID):
  • แนวคิด: สงวนไว้สำหรับรูปแบบ UUID แบบกำหนดเองหรือแบบทดลอง มันเป็นแม่แบบที่ยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาในการกำหนดโครงสร้างภายในของ UUID ของตนเอง ในขณะที่ยังคงยึดติดกับรูปแบบ UUID มาตรฐาน
  • กรณีการใช้งาน: แอปพลิเคชันที่เฉพาะเจาะจงสูง, มาตรฐานองค์กรภายใน หรือโครงการวิจัยที่โครงสร้างตัวระบุเฉพาะแบบพิเศษเป็นประโยชน์

นอกเหนือจาก UUID มาตรฐาน: กลยุทธ์ตัวระบุเฉพาะอื่นๆ

แม้ว่า UUIDs จะแข็งแกร่ง แต่ระบบบางระบบต้องการตัวระบุที่มีคุณสมบัติเฉพาะที่ UUIDs ไม่ได้ให้มาอย่างสมบูรณ์ตั้งแต่แรก ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาของกลยุทธ์ทางเลือก ซึ่งมักจะผสมผสานประโยชน์ของ UUIDs เข้ากับลักษณะอื่นๆ ที่พึงประสงค์

Ulid: Monotonic, Sortable และ Random

ULID (Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier) คือตัวระบุ 128 บิตที่ออกแบบมาเพื่อรวมความสามารถในการจัดเรียงของ timestamp เข้ากับความเป็นสุ่มของ UUIDv4

• โครงสร้าง: ULID ประกอบด้วย timestamp 48 บิต (Unix epoch ในหน่วยมิลลิวินาที) ตามด้วยตัวเลขสุ่มที่แข็งแกร่งทางคริปโตกราฟิก 80 บิต
• ข้อดีเหนือ UUIDv4:
  • เรียงลำดับตามพจนานุกรมได้: เนื่องจาก timestamp เป็นส่วนที่มีนัยสำคัญที่สุด ULIDs จึงจัดเรียงตามเวลาตามธรรมชาติเมื่อถือว่าเป็นสตริงทึบ ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับดัชนีฐานข้อมูล
  • ความต้านทานการชนกันสูง: ตัวเลขสุ่ม 80 บิตให้ความต้านทานการชนกันที่เพียงพอ
  • ส่วนประกอบ timestamp: timestamp นำหน้าช่วยให้สามารถกรองตามเวลาและการค้นหาช่วงได้ง่าย
  • ไม่มี MAC Address/ปัญหาความเป็นส่วนตัว: อาศัยความเป็นสุ่ม ไม่ใช่ตัวระบุเฉพาะโฮสต์
  • การเข้ารหัส Base32: มักจะแสดงในสตริง Base32 26 ตัวอักษร ซึ่งกะทัดรัดกว่าและปลอดภัยสำหรับ URL มากกว่าสตริงเลขฐานสิบหก UUID มาตรฐาน
• ประโยชน์: แก้ไขข้อบกพร่องหลักของ UUIDv4 (การขาดความสามารถในการจัดเรียง) ในขณะที่ยังคงรักษาจุดแข็ง (การสร้างแบบกระจาย, ความเป็นเอกลักษณ์, การปกปิด) ไว้ เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับคีย์หลักในฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูง
• กรณีการใช้งาน: สตรีมเหตุการณ์, รายการบันทึก, คีย์หลักแบบกระจาย, ทุกที่ที่คุณต้องการตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน, สามารถจัดเรียงได้ และสุ่ม

Snowflake IDs: Distributed, Sortable และ High-Volume

Snowflake IDs เดิมพัฒนาโดย Twitter เป็นตัวระบุเฉพาะ 64 บิตที่ออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมแบบกระจายที่มีปริมาณสูงมาก ซึ่งทั้งความเป็นเอกลักษณ์และความสามารถในการจัดเรียงมีความสำคัญ และขนาด ID ที่เล็กลงจะเป็นประโยชน์

• โครงสร้าง: Snowflake ID ทั่วไปประกอบด้วย:
  • Timestamp (41 บิต): มิลลิวินาทีตั้งแต่ epoch ที่กำหนดเอง (เช่น epoch ของ Twitter คือ 2010-11-04 01:42:54 UTC) ซึ่งให้ ID ประมาณ 69 ปี
  • Worker ID (10 บิต): ตัวระบุเฉพาะสำหรับเครื่องหรือกระบวนการที่สร้าง ID ซึ่งอนุญาตให้มี worker ได้สูงสุด 1024 ตัว
  • Sequence Number (12 บิต): ตัวนับที่เพิ่มขึ้นสำหรับ ID ที่สร้างขึ้นภายในมิลลิวินาทีเดียวกันโดย worker เดียวกัน ซึ่งอนุญาตให้มี ID เฉพาะ 4096 ID ต่อมิลลิวินาทีต่อ worker
• ข้อดี:
  • ปรับขนาดได้สูง: ออกแบบมาสำหรับระบบกระจายขนาดใหญ่
  • เรียงลำดับตามลำดับเวลาได้: คำนำหน้า timestamp รับประกันการจัดเรียงตามเวลาตามธรรมชาติ
  • กะทัดรัด: 64 บิตมีขนาดเล็กกว่า UUID 128 บิต ช่วยประหยัดพื้นที่จัดเก็บและปรับปรุงประสิทธิภาพ
  • อ่านได้โดยมนุษย์ (เวลาสัมพัทธ์): ส่วนประกอบ timestamp สามารถแยกออกมาได้ง่าย
• ข้อเสีย:
  • การประสานงานจากส่วนกลางสำหรับ Worker ID: ต้องมีกลไกในการกำหนด Worker ID ที่ไม่ซ้ำกันให้กับเครื่องสร้างแต่ละตัว ซึ่งอาจเพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินการ
  • การซิงโครไนซ์นาฬิกา: อาศัยการซิงโครไนซ์นาฬิกาที่แม่นยำในโหนด worker ทั้งหมด
  • โอกาสในการชนกัน (การใช้ Worker ID ซ้ำ): หาก Worker ID ไม่ได้รับการจัดการอย่างระมัดระวัง หรือหาก worker สร้าง ID มากกว่า 4096 ID ในหนึ่งมิลลิวินาที อาจเกิดการชนกันได้
• กรณีการใช้งาน: ฐานข้อมูลแบบกระจายขนาดใหญ่, คิวข้อความ, แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย และระบบใดๆ ที่ต้องการ ID ที่ไม่ซ้ำกัน, สามารถจัดเรียงได้ และค่อนข้างกะทัดรัดในปริมาณมากในหลายเซิร์ฟเวอร์

KSUID: K-Sortable Unique ID

KSUID เป็นทางเลือกยอดนิยมอีกทางหนึ่ง ซึ่งคล้ายกับ ULID แต่มีโครงสร้างที่แตกต่างกันและมีขนาดใหญ่กว่าเล็กน้อย (20 ไบต์ หรือ 160 บิต) มันให้ความสำคัญกับความสามารถในการจัดเรียงและรวม timestamp และความเป็นสุ่มเข้าไว้ด้วยกัน

• โครงสร้าง: ประกอบด้วย timestamp 32 บิต (Unix epoch, วินาที) ตามด้วยตัวเลขสุ่มที่แข็งแกร่งทางคริปโตกราฟิก 128 บิต
• ประโยชน์:
  • เรียงลำดับตามพจนานุกรมได้: คล้ายกับ ULID มันจัดเรียงตามเวลาตามธรรมชาติ
  • ความต้านทานการชนกันสูง: ตัวเลขสุ่ม 128 บิตเสนอความน่าจะเป็นของการชนกันที่ต่ำมาก
  • การแสดงผลที่กะทัดรัด: มักเข้ารหัสใน Base62 ซึ่งส่งผลให้เป็นสตริง 27 ตัวอักษร
  • ไม่มีการประสานงานจากส่วนกลาง: สามารถสร้างได้อย่างอิสระ
• ความแตกต่างจาก ULID: timestamp ของ KSUID อยู่ในหน่วยวินาที ให้ความละเอียดที่น้อยกว่ามิลลิวินาทีของ ULID แต่ส่วนประกอบสุ่มมีขนาดใหญ่กว่า (128 บิตเทียบกับ 80 บิต)
• กรณีการใช้งาน: คล้ายกับ ULID – คีย์หลักแบบกระจาย, การบันทึกเหตุการณ์ และระบบที่ให้ความสำคัญกับลำดับการจัดเรียงตามธรรมชาติและความเป็นสุ่มสูง

ข้อพิจารณาในทางปฏิบัติสำหรับการเลือกกลยุทธ์ตัวระบุ

การเลือกกลยุทธ์ตัวระบุเฉพาะที่เหมาะสมไม่ใช่การตัดสินใจแบบ "หนึ่งเดียวเหมาะสมกับทุกสิ่ง" มันเกี่ยวข้องกับการปรับสมดุลปัจจัยหลายประการที่ปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททั่วโลก

การจัดทำดัชนีฐานข้อมูลและประสิทธิภาพ

นี่มักเป็นข้อพิจารณาในทางปฏิบัติที่สำคัญที่สุด:

• ความเป็นสุ่มเทียบกับความสามารถในการจัดเรียง: ความสุ่มบริสุทธิ์ของ UUIDv4 อาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีในดัชนี B-tree เมื่อมีการแทรก UUID สุ่ม มันอาจทำให้เกิดการแบ่งหน้าบ่อยครั้งและการทำให้แคชไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการโหลดการเขียนสูง ซึ่งทำให้การดำเนินการเขียนช้าลงอย่างมาก และยังส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการอ่านเมื่อดัชนีแตกเป็นชิ้นๆ
• ID แบบลำดับ/จัดเรียงได้: ตัวระบุเช่น UUIDv1 (ตามแนวคิด), UUIDv6, UUIDv7, ULID, Snowflake IDs และ KSUID ถูกออกแบบมาให้เรียงตามเวลา เมื่อใช้เป็นคีย์หลัก ID ใหม่มักจะถูกเพิ่มที่ "ท้าย" ของดัชนี ซึ่งนำไปสู่การเขียนแบบต่อเนื่อง, การแบ่งหน้าน้อยลง, การใช้แคชที่ดีขึ้น และประสิทธิภาพของฐานข้อมูลที่ดีขึ้นอย่างมาก ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับระบบธุรกรรมที่มีปริมาณสูง
• ขนาด Integer เทียบกับ UUID: แม้ว่า UUIDs จะเป็น 128 บิต (16 ไบต์) จำนวนเต็มที่เพิ่มขึ้นอัตโนมัติโดยทั่วไปจะเป็น 64 บิต (8 ไบต์) ความแตกต่างนี้ส่งผลกระทบต่อพื้นที่จัดเก็บ, หน่วยความจำ และการถ่ายโอนเครือข่าย แม้ว่าระบบสมัยใหม่มักจะลดปัญหานี้ได้ในระดับหนึ่ง สำหรับสถานการณ์ประสิทธิภาพสูงมาก ID 64 บิตเช่น Snowflake สามารถให้ข้อได้เปรียบได้

ความน่าจะเป็นของการชนกันเทียบกับความเป็นไปได้ในทางปฏิบัติ

แม้ว่าความน่าจะเป็นของการชนกันทางทฤษฎีสำหรับ UUIDv4 จะต่ำมาก แต่ก็ไม่เคยเป็นศูนย์ สำหรับแอปพลิเคชันทางธุรกิจส่วนใหญ่ ความน่าจะเป็นนี้อยู่ห่างไกลจนแทบจะไม่มีนัยสำคัญในทางปฏิบัติ อย่างไรก็ตาม ในระบบที่จัดการกับเอนทิตีหลายพันล้านรายการต่อวินาที หรือระบบที่แม้แต่การชนกันเพียงครั้งเดียวอาจนำไปสู่ความเสียหายของข้อมูลหรือการละเมิดความปลอดภัยอย่างร้ายแรง อาจต้องพิจารณาแนวทางที่กำหนดค่าได้มากขึ้นหรืออิงตามหมายเลขลำดับ

ความปลอดภัยและการเปิดเผยข้อมูล

• ความเป็นส่วนตัว: การพึ่งพา MAC address ของ UUIDv1 ก่อให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหาก ID เหล่านี้ถูกเปิดเผยภายนอก โดยทั่วไปแนะนำให้หลีกเลี่ยง UUIDv1 สำหรับตัวระบุที่เปิดเผยต่อสาธารณะ
• การปกปิด: UUIDv4, ULID และ KSUID ให้การปกปิดที่ดีเยี่ยมเนื่องจากมีส่วนประกอบสุ่มที่สำคัญ ซึ่งป้องกันผู้โจมตีจากการเดาหรือไล่เรียงทรัพยากรได้อย่างง่ายดาย (เช่น การพยายามเข้าถึง /users/1, /users/2) ID ที่กำหนดค่าได้ (เช่น UUIDv3/v5 หรือจำนวนเต็มตามลำดับ) ให้การปกปิดน้อยกว่า

ความสามารถในการปรับขนาดในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย

• การสร้างแบบกระจายอำนาจ: UUID ทุกเวอร์ชัน (ยกเว้น Snowflake IDs ที่อาจต้องมีการประสานงาน Worker ID) สามารถสร้างได้อย่างอิสระโดยโหนดหรือบริการใดๆ โดยไม่ต้องสื่อสาร นี่เป็นข้อได้เปรียบอย่างมากสำหรับสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสและแอปพลิเคชันที่กระจายทางภูมิศาสตร์
• การจัดการ Worker ID: สำหรับ ID ที่คล้าย Snowflake การจัดการและกำหนด Worker ID ที่ไม่ซ้ำกันทั่วทั้งกลุ่มเซิร์ฟเวอร์ทั่วโลกอาจกลายเป็นความท้าทายในการปฏิบัติงาน ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ของคุณสำหรับสิ่งนี้แข็งแกร่งและทนทานต่อข้อผิดพลาด
• การซิงโครไนซ์นาฬิกา: ID แบบเวลา (UUIDv1, UUIDv6, UUIDv7, ULID, Snowflake, KSUID) อาศัยนาฬิการะบบที่แม่นยำ ในระบบที่กระจายทั่วโลก Network Time Protocol (NTP) หรือ Precision Time Protocol (PTP) เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่านาฬิกาได้รับการซิงโครไนซ์เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเกี่ยวกับลำดับ ID หรือการชนกันเนื่องจากความคลาดเคลื่อนของนาฬิกา

การนำไปใช้งานและไลบรารี

ภาษาโปรแกรมและเฟรมเวิร์กสมัยใหม่ส่วนใหญ่มีไลบรารีที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้าง UUIDs ไลบรารีเหล่านี้มักจะจัดการความซับซ้อนของเวอร์ชันต่างๆ ทำให้มั่นใจได้ว่าจะปฏิบัติตามมาตรฐาน RFC และมักจะให้ตัวช่วยสำหรับทางเลือกอื่นเช่น ULIDs หรือ KSUIDs เมื่อเลือก ให้พิจารณา:

• ระบบนิเวศของภาษา: โมดูล uuid ของ Python, java.util.UUID ของ Java, crypto.randomUUID() ของ JavaScript, github.com/google/uuid ของ Go เป็นต้น
• ไลบรารีของบุคคลที่สาม: สำหรับ ULID, KSUID และ Snowflake IDs คุณมักจะพบไลบรารีที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนที่ยอดเยี่ยมซึ่งให้การใช้งานที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้
• คุณภาพของความเป็นสุ่ม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวสร้างตัวเลขสุ่มพื้นฐานที่ไลบรารีที่คุณเลือกใช้นั้นแข็งแกร่งทางคริปโตกราฟิกสำหรับเวอร์ชันที่อาศัยความเป็นสุ่ม (v4, v7, ULID, KSUID)

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานทั่วโลก

เมื่อปรับใช้กลยุทธ์ตัวระบุเฉพาะในโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลก ให้พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• กลยุทธ์ที่สอดคล้องกันในบริการต่างๆ: สร้างมาตรฐานสำหรับกลยุทธ์การสร้างตัวระบุเดียว หรือไม่กี่กลยุทธ์ที่กำหนดไว้อย่างดีทั่วทั้งองค์กรของคุณ ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อน ปรับปรุงความสามารถในการบำรุงรักษา และรับประกันความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างบริการต่างๆ
• การจัดการการซิงโครไนซ์เวลา: สำหรับตัวระบุตามเวลาใดๆ (UUIDv1, v6, v7, ULID, Snowflake, KSUID) การซิงโครไนซ์นาฬิกาอย่างเข้มงวดในโหนดการสร้างทั้งหมดเป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ ใช้การกำหนดค่า NTP/PTP ที่แข็งแกร่งและการตรวจสอบ
• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการไม่เปิดเผยตัวตน: ประเมินเสมอว่าประเภทตัวระบุที่เลือกเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือไม่ หากมีการเปิดเผยต่อสาธารณะ ให้จัดลำดับความสำคัญของเวอร์ชันที่ไม่ฝังรายละเอียดเฉพาะโฮสต์ (เช่น UUIDv4, UUIDv7, ULID, KSUID) สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนมาก ให้พิจารณาการสร้างโทเค็นหรือการเข้ารหัส
• ความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง: หากย้ายจากกลยุทธ์ตัวระบุที่มีอยู่ ให้วางแผนสำหรับความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการรองรับทั้งประเภท ID เก่าและใหม่ในช่วงเปลี่ยนผ่าน หรือการกำหนดกลยุทธ์การย้ายข้อมูลสำหรับข้อมูลที่มีอยู่
• เอกสาร: จัดทำเอกสารกลยุทธ์การสร้าง ID ที่เลือกอย่างชัดเจน รวมถึงเวอร์ชัน เหตุผล และข้อกำหนดในการปฏิบัติงานใดๆ (เช่น การกำหนด Worker ID หรือการซิงโครไนซ์นาฬิกา) ทำให้ทีมพัฒนาและการปฏิบัติงานทั่วโลกเข้าถึงได้
• ทดสอบกรณีขอบ: ทดสอบการสร้าง ID ของคุณอย่างเข้มงวดในสภาพแวดล้อมที่มีการทำงานพร้อมกันสูง ภายใต้การปรับเปลี่ยนนาฬิกา และด้วยเงื่อนไขเครือข่ายที่แตกต่างกัน เพื่อให้มั่นใจถึงความทนทานและความต้านทานการชนกัน

สรุป: เพิ่มขีดความสามารถให้ระบบของคุณด้วยตัวระบุที่แข็งแกร่ง

ตัวระบุเฉพาะเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของระบบที่ทันสมัย ปรับขนาดได้ และกระจายอำนาจ ตั้งแต่ความสุ่มแบบคลาสสิกของ UUIDv4 ไปจนถึง UUIDv7 ที่สามารถจัดเรียงและอ่อนไหวต่อเวลาที่กำลังเกิดขึ้น ULID และ Snowflake ID ที่กะทัดรัด กลยุทธ์ที่มีอยู่มีความหลากหลายและทรงพลัง การเลือกขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ความต้องการเฉพาะของคุณอย่างรอบคอบเกี่ยวกับประสิทธิภาพของฐานข้อมูล ความเป็นส่วนตัว ความสามารถในการปรับขนาด และความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน ด้วยการทำความเข้าใจกลยุทธ์เหล่านี้อย่างลึกซึ้งและใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานทั่วโลก คุณสามารถเพิ่มขีดความสามารถให้แอปพลิเคชันของคุณด้วยตัวระบุที่ไม่เพียงแต่ไม่ซ้ำกัน แต่ยังสอดคล้องกับเป้าหมายทางสถาปัตยกรรมของระบบของคุณอย่างสมบูรณ์ ทำให้มั่นใจได้ถึงการทำงานที่ราบรื่นและเชื่อถือได้ทั่วโลก