需求背景

在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。

特点

• 全局唯一，不能出现重复。
• 高性能，分布式系统中通常每秒会有很多数据产生。
• 单调递增，保证下一个ID一定大于上一个ID，这样可以保证某些索引快速建立。例如B-tree结构的索引，某些排序需求等。
• 安全性，不能透露关键业务信息，例如每日订单量。可反解开后可获得一些有用信息，比如时间。
• 可扩展，业务增长导致id生成器不够用时，有扩展的空间。重新升级后，旧的id可以升级成新id。
• 数据路由，可由id逆推数据所在的服务器、数据库、数据表。

常见算法

UUID

优点：本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低，性能高；
缺点：没有排序，无法保证趋势递增；UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低；存储空间比较大；ID本事无业务含义，不可读；

snowflake雪花算法，及其变种

优点：本地生成性能高；时间戳在高位，自增序列在低位，整个ID是趋势递增的，按照时间有序递增；灵活度高，可以根据业务需求，调整bit位的划分，满足不同的需求；
缺点：依赖机器的时钟，如果服务器时钟回拨，会导致重复ID生成，在分布式场景中，服务器时钟回拨会经常遇到，一般存在10ms之间的回拨；小伙伴们就说这点10ms，很短可以不考虑吧。但此算法就是建立在毫秒级别的生成方案，一旦回拨，就很有可能存在重复ID。
实践注意：比如前端数字类型最多53位，你一个json以long的形式传到前端基本上就掉坑了。

号段模式

号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。
号段模式有个缺点，在没有把内存中的ID消费完前，如果重启服务，则可能会导致一部分id作废，不过这对于大部分业务都是可接受的。

号段模式原理参考

Redis生成方案

利用redis的incr原子性操作自增

MongoDB的objectid

自带的,这个就不多说.

ZooKeeper生成ID

实现方式有两种,一种通过节点,一种通过节点的版本号，这了不多说。

SnowFlake(雪花)算法

组成部分（64bit）

1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。
2.时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。
3.工作机器id 占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，做多可以容纳1024个节点。
4.序列号 占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生4096个ID。

SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢：： 同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304

雪花算法的实现

PHP实现的源码

最后更新于  2021-12-09 17:59:56  并被添加「」标签，已有 674 位童鞋阅读过。

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