已有的方案：

可大致分为：

完全依赖关系/非关系型数据库递增的方案

完全不依赖数据源作为生成因子的UUID

半依赖数据源作为生成因子的snowflake

为什么推荐snowflake？

这个问题，可以从前两个方案的缺点来讲。

完全依赖关系/非关系型数据库递增的方案：

关系/非关系的区别细节就不展开了，只说说关系型。它最大的缺点是并发的瓶颈，其次是拓展性的问题，再就是还需要考虑数据库的可用性。

噢对了高可用也挺难搞的，不是说难度哈，只是这玩意是真滴麻烦啊，因为一般来说也得双写部署，不然挂掉一个master怎么办，对吧？那双写之后还需要给master配上中间件吧？噢中间件也需要高可用吧？好吧那最后还需要上个nginx或者keepalived…到了这里回头一看“完了我只想生成一个ID而已为什么还要增加那么多东西，需要额外考虑那么多东西？真蛋疼”。所以毙掉这个方案！

UUID：

UUID，神奇的东西(我没仔细研究，所以用“神奇”这个词来蒙混过去)，无需数据源作为生成因子却能生成全球唯一ID。屌哇！但是用它作为ID的话还是太大了，16个字节啊，浪费空间不说还影响索引的效率。

不过最大的缺点还不是它的大小，而是它是生成的ID是无序的，但是主流的数据库的索引数据结构都是B+树结构，所以你明白了吧。(这里不懂的朋友请自行搜索 B+树分裂问题，我没有能力在三言两语内解释清楚)

所以什么是snowflake？

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bits 作为毫秒数，用 10 bits 作为工作机器 id，12 bits 作为序列号。(这句话是复制来的)

snowflake算法生成的ID的结构：

总共64bit，刚好是一个long类型的大小

符号位：符号位是不用的，因为ID只考虑正数。

时间戳：注意是精度为毫秒级的，而不是秒级的。

区域ID：也叫数据中心ID，标识机器所属的数据中心。

机器ID：配合区域ID，用作定位某区域的机房里的其中一台机器。

序列号：看到这里你可能已经明白了，时间戳标记了时间，区域和机器ID标记了机器所属，那么在一个时间单位里，同一台机器请求多个ID怎么办？对，所以需要序列号的递增作为ID的递增生成因子。

算法思路：

如果是在同一时间单位内，则递增序列号作为ID生成因子，直至0 ~ 2^12-1 (0到4095)所有数字用完了，或者检测到时间戳更新了的时候，才将序列号归零重新递增。按照这个思路就可以做出理论上并发为 (2^12-1)(2^10)≈4,200,000 的ID生成算法了。很简单吧。我感觉就并发能力而言，这个算法可以用到死了。

(注意，区域/机器ID不是由snowflake生成的，而是让各个机器在需要时主动调用该生成算法，在调用时传入区域/机器ID作为分布式全局唯一ID的生成因子之一。)

算法的实现

测试结果

我的机器性能不足，加上目前只是单线程测试，所以你会看到图一开头就几个sequenceID都是0，那是因为时间戳更新后sequenceID归零了。

图二可以看到，单位时间内我机子的性能最多叠加到29。改天再做个多线程测试。完

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