前言
在互联网的业务系统中，涉及到各种各样的ID，如在支付系统中就会有支付ID、退款ID等。那一般生成ID都有哪些解决方案呢？特别是在复杂的分布式系统业务场景中，我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的。下面我们一一来列举一下，不一定全部适合，这些解决方案仅供你参考，或许对你有用。
正文
分布式ID的特性
唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。
分布式ID的生成方案1. UUID
优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险
2. 数据库自增ID
优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单
3. 批量生成ID
优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高性能
4. Redis生成ID
优点：不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库；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：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度；需要编码和配置的工作量比较大。
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。假如一个集群中有5台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3, 4, 5，然后步长都是 5。各个 Redis 生成的 ID 为：
A：1, 6, 11, 16, 21B：2, 7, 12, 17, 22C：3, 8, 13, 18, 23D：4, 9, 14, 19, 24E：5, 10, 15, 20, 25随便负载到哪个机确定好，未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。5. Twitter的snowflake算法
如上图的所示，Twitter 的 Snowflake 算法由下面几部分组成：
1位符号位：
由于 long 类型在 java 中带符号的，最高位为符号位，正数为 0，负数为 1，且实际系统中所使用的ID一般都是正数，所以最高位为 0。
41位时间戳（毫秒级）：
需要注意的是此处的 41 位时间戳并非存储当前时间的时间戳，而是存储时间戳的差值（当前时间戳 - 起始时间戳），这里的起始时间戳一般是ID生成器开始使用的时间戳，由程序来指定，所以41位毫秒时间戳最多可以使用 (1 << 41) / (1000x60x60x24x365) = 69年。
10位数据机器位：
包括5位数据标识位和5位机器标识位，这10位决定了分布式系统中最多可以部署 1 << 10 = 1024 s个节点。超过这个数量，生成的ID就有可能会冲突。
12位毫秒内的序列：
这 12 位计数支持每个节点每毫秒（同一台机器，同一时刻）最多生成 1 << 12 = 4096个ID
优点：高性能，低延迟，按时间有序，一般不会造成ID碰撞
6. 百度UidGenerator7. 美团Leaf
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。
