java批量⽣成订单号_⼀⼝⽓说出9种分布式ID⽣成⽅式，阿⾥
⾯试官都懵了
⼀、为什么要⽤分布式ID？
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析⼀下为什么⽤分布式ID？分布式ID应该满⾜哪些特征？
1、什么是分布式ID？
拿MySQL数据库举个栗⼦：
在我们业务数据量不⼤的时候，单库单表完全可以⽀撑现有业务，数据再⼤⼀点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。
但随着数据⽇渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进⾏分库分表，但分库分表后需要有⼀个唯⼀ID来标识⼀条数据，数据库的⾃增ID显然不能满⾜需求；特别⼀点的如订单、优惠券也都需要有唯⼀ID做标识。此时⼀个能够⽣成全局唯⼀ID的系统是⾮常必要的。那么这个全局唯⼀ID就叫分布式ID。
2、那么分布式ID需要满⾜那些条件？
全局唯⼀：必须保证ID是全局性唯⼀的，基本要求
⾼性能：⾼可⽤低延时，ID⽣成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈
⾼可⽤：100%的可⽤性是骗⼈的，但是也要⽆限接近于100%的可⽤性
好接⼊：要秉着拿来即⽤的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单
趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，⼀般不严格要求
⼆、分布式ID都有哪些⽣成⽅式？
今天主要分析⼀下以下9种，分布式ID⽣成器⽅式以及优缺点：
UUID
数据库⾃增ID
数据库多主模式
号段模式
Redis
雪花算法（SnowFlake）
滴滴出品（TinyID）
百度 （Uidgenerator）
美团（Leaf）
那么它们都是如何实现？以及各⾃有什么优缺点？我们往下看
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当我们需要⼀个ID的时候，向表中插⼊⼀条记录返回主键ID，但这种⽅式有⼀个⽐较致命的缺点，访问量激增时MySQL本⾝就是系统的瓶
mysql删除重复的数据保留一条
这样两个MySQL实例的⾃增ID分别就是：
从上图可以看出，⽔平扩展的数据库集，有利于解决数据库单点压⼒的问题，同时为了ID⽣成特性，将⾃增步长按照机器数量来设置。
等这批号段ID⽤完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做⼀次update操作，update max_id= max_id + step，update成功则说明新号实现需要注意⼀点，要考虑到redis持久化的问题。redis有两种持久化⽅式RDB和AOF
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Snowflake⽣成的是Long类型的ID，⼀个Long类型占8个字节，每个字节占8⽐特，也就是说⼀个Long类型占64个⽐特。

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