常见的几种全局唯一ID方式
UUID利用数据库的auto_increment特性twitter/snowflake雪花算法其他（如redis也有incr，redis加lua脚本实现twitter/snowflake算法)UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据，它是无序的一串数据,UUID 的十六个八位字节被表示为 32个十六进制数字，以连字号分隔的五组来显示，形式为 8-4-4-4-12，总共有 36个字符（即三十二个英数字母和四个连字号）。
uuid demo java已经提供了uuid的实现
import java.util.UUID; public class Test { public static void main(String[] args) { String uuid= UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").toLowerCase(); System.out.println("UUID的值是:"+uuid); } }优点：
1）简单，代码方便。
2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。
3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。
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，作为主键查询的效率比较低。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。传输数据量大不可读。变种的UUID
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无序的问题，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）
在分布式里面，数据库的自增ID机制的主要原理是：数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的。这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的。这里的replace into跟insert功能类似，不同点在于：replace into首先尝试插入数据列表中，如果发现表中已经有此行数据（根据主键或唯一索引判断）则先删除，再插入。否则直接插入新数据。
实现案例
首先表结构如下所示
create table test( id bigint(20) unsigned not null auto_increment PRIMARY KEY, name char(10) not null default '', unique key name (name) )然后我们插入的sql语句和查询的语句如下所示
replace into test (name) values('b'); select last_insert_id();优点：
此方法使用数据库原有的功能，所以相对简单,可以使用索引,查询比较快能够保证唯一性能够保证递增性id 之间的步长是固定且可自定义的缺点：
可用性难以保证：数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离，生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且 难以扩展snowflake 是 twitter 开源的分布式ID生成算法，其核心思想为，一个long型的ID：
41 bit 作为毫秒数 - 41位的长度可以使用69年10 bit 作为机器编号 （5个bit是数据中心，5个bit的机器ID） - 10位的长度最多支持部署1024个节点12 bit 作为毫秒内序列号 - 12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号
Snowflake图示
SnowFlake算法（雪花算法）的优点：
（1）高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。
（2）容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。
（3）ID自增：存入数据库中，索引效率高。
SnowFlake算法的缺点：
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。
该算法 java 版本的实现代码如下：
public class SnowflakeIdGenerator { //================================================Algorithm's Parameter============================================= // 系统开始时间截 (UTC 2017-06-28 00:00:00) private final long startTime = 1498608000000L; // 机器id所占的位数 private final long workerIdBits = 5L; // 数据标识id所占的位数 private final long dataCenterIdBits = 5L; // 支持的最大机器id(十进制)，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) // -1L 左移 5位 (worker id 所占位数) 即 5位二进制所能获得的最大十进制数 - 31 private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 支持的最大数据标识id - 31 private final long maxDataCenterId = -1L ^ (-1L << dataCenterIdBits); // 序列在id中占的位数 private final long sequenceBits = 12L; // 机器ID 左移位数 - 12 (即末 sequence 所占用的位数) private final long workerIdMoveBits = sequenceBits; // 数据标识id 左移位数 - 17(12+5) private final long dataCenterIdMoveBits = sequenceBits + workerIdBits; // 时间截向 左移位数 - 22(5+5+12) private final long timestampMoveBits = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits; // 生成序列的掩码(12位所对应的最大整数值)，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //=================================================Works's Parameter================================================ /** * 工作机器ID(0~31) */ private long workerId; /** * 数据中心ID(0~31) */ private long dataCenterId; /** * 毫秒内序列(0~4095) */ private long sequence = 0L; /** * 上次生成ID的时间截 */ private long lastTimestamp = -1L; //===============================================Constructors======================================================= /** * 构造函数 * * @param workerId 工作ID (0~31) * @param dataCenterId 数据中心ID (0~31) */ public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long dataCenterId) { if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("Worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId)); } if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("DataCenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDataCenterId)); } this.workerId = workerId; this.dataCenterId = dataCenterId; } // ==================================================Methods======================================================== // 线程安全的获得下一个 ID 的方法 public synchronized long nextId() { long timestamp = currentTime(); //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳: 说明系统时钟回退过 - 这个时候应当抛出异常 if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException( String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列 if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //毫秒内序列溢出 即 序列 > 4095 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳 timestamp = blockTillNextMillis(lastTimestamp); } } //时间戳改变，毫秒内序列重置 else { sequence = 0L; } //上次生成ID的时间截 lastTimestamp = timestamp; //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID return ((timestamp - startTime) << timestampMoveBits) // | (dataCenterId << dataCenterIdMoveBits) // | (workerId << workerIdMoveBits) // | sequence; } // 阻塞到下一个毫秒 即 直到获得新的时间戳 protected long blockTillNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = currentTime(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = currentTime(); } return timestamp; } // 获得以毫秒为单位的当前时间 protected long currentTime() { return System.currentTimeMillis(); } //====================================================Test Case===================================================== public static void main(String[] args) { SnowflakeIdGenerator idWorker = new SnowflakeIdGenerator(0, 0); for (int i = 0; i < 100; i++) { long id = idWorker.nextId(); //System.out.println(Long.toBinaryString(id)); System.out.println(id); } }
