生成唯一id的几种方法

生成唯一id的方式有很多，UUID，自动增长列，雪花算法，redis等等。

生成id的要求：

全局唯一
趋势递增
效率高(生成.使用.索引)
控制并发

1.雪花算法(twitter 的 snowflake算法)

Snowfake算法是twitter’开源的分布式id生成算法,结果就是long长整型的id

雪花算法又名（SnowFlake）生成id的结果是一个64bit大小的整数。函数图如下：

雪花算法保证：

所有生成的id按时间趋势递增
整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）

2.UUID

简介：Uuid是按照开放软件基金会(osf)制定的标准计算
用到了以太网开地址(MAC),纳米级时间,芯片id码和许多可能的数字

组成：

1.当前日期和时间
2.时钟序列
3.全局唯一的ieee机器识别号(如果有网卡,从网卡获取,没有网卡以其他方式获取)
生成长度为36的字符串

优点:
使用简单
不依赖其他组件
不影响数据库拓展
缺点:
数据库索引效率低
太过于无意义.用户不友好
长度36的字符串,空间占用大
应用集群环境,机器多的时候,重复几率大

UUID的一个缺点就是生成的字符串过长。

3.自动增长

mysql自带自增生成id，oracle可以用序列生成id,但在数据库集群环境下，扩展性不好。

Mysql 整型自增索引之所以快是因为mysql 采用b+树对整型进行了加速
Mysql使用auto_increment, oracle使用sequence序列
集群环境下,不同的库,设置不同的初始值,每次自增加 100

Mysql下修改起点和步长的方式
设置起点
Set @@auto_increment_offset=1 // 设置起点为1
设置步长
Set@@auto_increment_increment=100 // 设置步长为100
查看参数
show VARIABLES like ‘auto_%’ // 查看参数

优点:
无需编码
性能也过得去
索引友好
缺点:
大表不能做水平分表,否则插入删除易出现问题(已经存在很大数据的时候再分表,容易出现问题)
依赖前期规划,拓展麻烦
依赖mysql内部维护自增锁,高并发下插入数据影响性能
在业务操作父,子(关联表)插入时,要先父表后子表

4.Redis

Java 中基本类型所占的字节
Oracle 产生序列号的方式

思路：

利用增长计数api,业务系统在自增长的基础上,配合其他信息组成一个唯一id
Redis的incr(key) api用于将key的值进行递增,并返回增长数值
如果key不存在,则创建并赋值为0
利用redis的特性: 单线程原子操作,自增计数api,数据有效机制ex

实例：业务编码+地区+自增数值

key的命名规范：系统名:+ 模块:+ 功能: + key 例如: 163:study:order:id

优点:
拓展性强,可以方便的结合业务进行处理
利用redis操作原子性的特征,可以保证在并发的时候不会重复
缺点:
引入redis就意味着引入其他三方依赖
增加一侧网络开销
需要对reids服务实现高可用