在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。
那么，分布式唯一ID有哪些特性或要求呢？
① 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小。
② 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序。
③ 可用性：可保证高并发下的可用性, 确保任何时候都能正确的生成ID。
④ 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成ID。
⑤ 安全性：不暴露系统和业务的信息, 如：订单数,用户数等。
分布式唯一ID有哪些生成方法呢？
总的来说，大概有三大类方法，分别是：数据库自增ID、UUID生成、snowflake雪花算法。
下面分别说下这三大类及其优化方案：
一、数据库自增ID
核心思想：使用数据库的id自增策略（如: Mysql的auto_increment）。
优点：
① 简单，天然有序。
缺点：
① 并发性不好。
② 数据库写压力大。
③ 数据库故障后不可使用。
④ 存在数量泄露风险。
针对以上缺点，有以下几种优化方案：
- 数据库水平拆分，设置不同的初始值和相同的自增步长
核心思想：将数据库进行水平拆分，每个数据库设置不同的初始值和相同的自增步长。
如图所示，可保证每台数据库生成的ID是不冲突的，但这种固定步长的方式也会带来扩容的问题，很容易想到当扩容时会出现无ID初始值可分的窘境，解决方案有：
① 根据扩容考虑决定步长。
② 增加其他位标记区分扩容。
这其实都是在需求与方案间的权衡，根据需求来选择最适合的方式。
2. 批量缓存自增ID
核心思想：如果使用单台机器做ID生成，可以避免固定步长带来的扩容问题（方案1的缺点）。
具体做法是：每次批量生成一批ID给不同的机器去慢慢消费，这样数据库的压力也会减小到N分之一，且故障后可坚持一段时间。
如图所示，但这种做法的缺点是服务器重启、单点故障会造成ID不连续。
还是那句话，没有最好的方案，只有最适合的方案。
3. Redis生成ID
核心思想：Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
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 如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。
② 需要编码和配置的工作量比较大。
优化方案：
考虑到单节点的性能瓶颈，可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量，并利用上面的方案（①数据库水平拆分，设置不同的初始值和相同的步长； ②批量缓存自增ID）来配置集群。
PS：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”，则可以每天在Redis中生成一个Key，使用INCR进行累加。
二、UUID生成
核心思想：结合机器的网卡（基于名字空间/名字的散列值MD5/SHA1）、当地时间（基于时间戳&时钟序列）、一个随记数来生成UUID。
其结构如下：
aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee（即包含32个16进制数字，以连字号-分为五段，最终形成“8-4-4-4-12”的36个字符的字符串，即32个英数字母+4个连字号）。例如：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
优点：
① 本地生成，没有网络消耗，生成简单，没有高可用风险。
缺点：
① 不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。
② 信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
③ 无序查询效率低：由于生成的UUID是无序不可读的字符串，所以其查询效率低。
◆ 到目前为止业界一共有5种方式生成UUID：
①版本1 - 基于时间的UUID（date-time & MAC address）：
规则：主要依赖当前的时间戳及机器mac地址，因此可以保证全球唯一性。
优点：能基本保证全球唯一性。
缺点：使用了Mac地址，因此会暴露Mac地址和生成时间。
②版本2 - 分布式安全的UUID（date-time & group/user id）：
规则：将版本1的时间戳前四位换为POSIX的UID或GID，很少使用。
优点：能保证全球唯一性。
缺点：很少使用，常用库基本没有实现。
③版本3 - 基于名字空间的UUID-MD5版（MD5 hash & namespace）：
规则：基于指定的名字空间/名字生成MD5散列值得到，标准不推荐。
优点：不同名字空间或名字下的UUID是唯一的；相同名字空间及名字下得到的UUID保持重复。
缺点：MD5碰撞问题，只用于向后兼容，后续不再使用。
④版本4 - 基于随机数的UUID（pseudo-random number）：
规则：基于随机数或伪随机数生成。
优点：实现简单。
缺点：重复几率可计算。机率也与随机数产生器的质量有关。若要避免重复机率提高，必须要使用基于密码学上的强伪随机数产生器来生成值才行。
⑤版本5 - 基于名字空间的UUID-SHA1版（SHA-1 hash & namespace）：
规则：将版本3的散列算法改为SHA1。
优点：不同名字空间或名字下的UUID是唯一的；相同名字空间及名字下得到的UUID保持重复。
缺点：SHA1计算相对耗时。
总得来说：
①版本 1/2 适用于需要高度唯一性且无需重复的场景。
②版本 3/5 适用于一定范围内唯一且需要或可能会重复生成UUID的环境下。
③版本 4 适用于对唯一性要求不太严格且追求简单的场景。
相关伪代码如下：
三、雪花算法
核心思想：把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间、某一并发序列等，从而使每台机器及同一机器生成的ID都是互不相同。
PS：这种结构是雪花算法提出者Twitter的分法，但实际上这种算法使用可以很灵活，根据自身业务的并发情况、机器分布、使用年限等，可以自由地重新决定各部分的位数，从而增加或减少某部分的量级。比如：百度的UidGenerator、美团的Leaf等，都是基于雪花算法做一些适合自身业务的变化。
下面介绍雪花算法的几种不同优化方案：
1. Twitter的snowflake算法
核心思想是：采用bigint（64bit）作为id生成类型，并将所占的64bit 划分成多段。
其结构如下：
说明：
①1位标识：由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0。
②41位时间截(毫秒级）：需要注意的是，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截）得到的值，这里的开始时间截，一般是指我们的id生成器开始使用的时间截，由我们的程序来指定。41位的毫秒时间截，可以使用69年（即T =（1L << 41）/（1000 60 60 24 365）= 69）。
③10位的数据机器位：包括5位数据中心标识Id（datacenterId）、5位机器标识Id(workerId)，最多可以部署1024个节点（即1 << 10 = 1024）。超过这个数量，生成的ID就有可能会冲突。
④12位序列：毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒（同一机器，同一时间截）产生4096个ID序号（即1 << 12 = 4096）。
PS：全部结构标识（1+41+10+12=64）加起来刚好64位，刚好凑成一个Long型。
优点：
①整体上按照时间按时间趋势递增，后续插入索引树的时候性能较好。
②整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由数据中心标识ID、机器标识ID作区分）
③本地生成，且不依赖数据库（或第三方组件），没有网络消耗，所以效率高（每秒能够产生26万ID左右）。
缺点：
①由于雪花算法是强依赖于时间的，在分布式环境下，如果发生时钟回拨，很可能会引起ID重复、ID乱序、服务会处于不可用状态等问题。
解决方案有：
a. 将ID生成交给少量服务器，并关闭时钟同步。
b. 直接报错，交给上层业务处理。
c. 如果回拨时间较短，在耗时要求内，比如5ms，那么等待回拨时长后再进行生成。
d. 如果回拨时间很长，那么无法等待，可以匀出少量位（1~2位）作为回拨位，一旦时钟回拨，将回拨位加1，可得到不一样的ID，2位回拨位允许标记3次时钟回拨，基本够使用。如果超出了，可以再选择抛出异常。
Twitter_SnowFlake的源代码（JAVA版）：
核心运算逻辑（右移运算&位运算）： (timestamp << 22) | (datacenterId << 17) | (workerId << 12) | sequence;
2. Mongo的ObjectId算法
核心思想是：使用12字节（24bit）的BSON 类型字符串作为ID，并将所占的24bit 划分成多段。
其结构如下：
说明：
①4字节（8位）timeStamp：UNIX时间戳（精确到秒)。
②3字节（6位）machine：所在主机的唯一标识符（一般是机器主机名的散列值）。
③2字节（4位）pid：同一台机器不同的进程产生objectid的进程标识符 。
④3字节（6位）increment：由一个随机数开始的计数器生成的自动增加的值，用来确保在同一秒内产生的objectid也不会发现冲突，允许256^3（16777216）条记录的唯一性。
如：ObjectID（为了方便查看，每部分使用“-”分隔）格式为：5dba76a3-d2c366-7f99-57dfb0
①timeStamp：5dba76a3（对应十进制为：1572501155）。
②machine：d2c366（对应十进制为：13812582）。
③pid：7f99（对应十进制为：32665）。
④increment：57dfb0（对应十进制为：5758896）。
优点：
①本地生成，没有网络消耗，生成简单，没有高可用风险。
②所生成的ID包含时间信息，可以提取时间信息。
缺点：
①不易于存储：12字节24位长度的字符串表示，很多场景不适用。
◆ 新版ObjectId中“机器标识码+进程号” 改为用随机数作为机器标识和进程号的值
mark：从 MongoDB 3.4 开始（最早发布于 2016 年 12 月），ObjectId 的设计被修改了，中间 5 字节的值由原先的 “机器标识码+进程号” 改为用随机数作为机器标识和进程号的值。
那问题来了，为什么不继续使用“机器标识+进程号”呢？
问题就在于，在这个物理机鲜见，虚拟机、云主机、容器横行的时代，机器标识和进程号不太可靠。
①机器标识码：
ObjectId 的机器标识码是取系统 hostname 哈希值的前几位。那么问题来了，准备了几台虚拟机，hostname 都是默认的 localhost，谁都想着这玩意儿能有什么用，还得刻意给不同机器起不同的 hostname？ 此外，hostname 在容器、云主机里一般默认就是随机数，也不会检查同一集群里是否有hostname 重名。
②进程号：
这个问题就更大了，要知道，容器内的进程拥有自己独立的进程空间，在这个空间里只用它自己这一个进程（以及它的子进程），所以它的进程号永远都是 1。也就是说，如果某个服务（既可以是 mongo 实例也可以是 mongo 客户端）是使用容器部署的，无论部署多少个实例，在这个服务上生成的 ObjectId，第八第九个字节恒为 0000 0001，相当于说这两个字节废了。
综上，与其使用一个固定值来“区分不同进程实例”，且这个固定值还是人类随意设置或随机生成的 hostname 加上一个可能恒为 1 的进程号，倒不如每次都随机生成一个新值。
可见，这是平台层面的架构变动影响了应用层面的设计方案，随着云、容器的继续发展，这样的故事还会继续上演。
1）旧版：使用主机名的散列值作用machine、使用进程标识符作为pid
Java版代码：
2）新版：使用随机数作为machine、pid的值
Java版代码：
3. 百度UidGenerator算法
UidGenerator是百度开源的分布式ID生成器，是基于snowflake算法的实现，看起来感觉还行，但是需要借助数据库，配置起来比较复杂。
具体可以参考官网说明：https://github.com/baidu/uid-...
4. 美团Leaf算法
Leaf 是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。
具体可以参考官网说明： https://tech.meituan.com/2017...
小结
这篇文章和大家分享了全局id生成服务的几种常用方案，同时对比了各自的优缺点和适用场景。在实际工作中，大家可以结合自身业务和系统架构体系进行合理选型。
★★★ 详细代码参考CSDN博客（猿码之家）★★★ : https://blog.csdn.net/liudao5...