分布式全局唯一 ID

一、数据库自增长序列或字段

最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。

优点：

1）简单，代码方便，性能可以接受。

2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点：

1）不同数据库语法和实现不同，数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。

2）在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下，只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。

3）在性能达不到要求的情况下，比较难于扩展。

4）如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。

5）分表分库的时候会有麻烦。

优化方案：

1）如果有多个 Master 库，则每 个Master 库设置的不同的起始值，步长和 Master 库数量相等。比如：Master1 生成的是 1，4，7，10，Master2 生成的是 2，5，8，11， Master3 生成的是 3，6，9，12。这样就可以有效生成集群中的唯一 ID，也可以大大降低 ID 生成数据库操作的负载。

二、UUID

UUID 是一种通用唯一识别码，而且本机生成不耗费资源，目的是用于分布式环境中唯一生成标志码，是由 32 个 16 进制数组成，

主要包括三部分：

(1)当前日期和时间，UUID 的第一个部分是当前日期和时间，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。

(2)时钟序列

(3)全局唯一的 IEEE 机器识别号（如果有网卡，从网卡获得，没有网卡以其他方式获得）

例如：

550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

缺点：

1）没有排序，无法保证趋势递增。

2）UUID 往往是使用字符串存储，查询的效率比较低（B+树）。

3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。

4）传输数据量大

5）不可读。

优化方案：

1）为了解决 UUID 不可读，可以使用 UUID to Int64 的方法

2）为了解决 UUID 无序，NHibernate 在其主键生成方式中提供了Comb 算法（combined guid/timestamp）。保留 GUID 的10个字节，用另 6 个字节表示 GUID 生成的时间（DateTime）。

三、Redis 生成 ID

当使用数据库来生成 ID 性能不够要求的时候，我们可以尝试使用 Redis 来生成ID。这主要依赖于 Redis 是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的 ID。可以用 Redis 的原子操作 INCR 和 INCRBY 来实现。

可以使用 Redis 集群来解决单点故障和获取更高的吞吐量，如一个集群中有 5 台 Redis。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5，然后步长都是 5。

另外，比较适合使用 Redis 来生成每天从 0 开始的流水号。比如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在Redis中生成一个Key，使用INCR 进行累加。

优点：

1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。

2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点：

1）需要编码和配置的工作量比较大。

四、Twitter 的 snowflake 算法

snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，结果是一个 long 型的 ID。

其核心思想是：使用 41bit 作为毫秒数，10bit 作为机器的 ID（5 个 bit 是数据中心，5个 bit 的机器ID），12bit 作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。

第一个部分，是 1 个 bit：0。

因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。

41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。

第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id。

第四个部分是 5 个 bit：表示的是工作机器 id，1 1001。

三四部分合起来共10位，也就是说这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。

但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。

第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4095，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4095 个不同的 id。

优点：

1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。

2）ID 按照时间在单机上是递增的。

缺点：

1）如果分布式环境每台机器上的时钟不完全同步，可能产生 ID 乱序或者冲突。

2）依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成 id 冲突或者重复。