java⽣成唯⼀有序序列号_分布式唯⼀ID的⽣成⽅案
分布式ID的特性
全局唯⼀
不能出现重复的ID，这是最基本的要求。
递增
java生成随机数的方法
有利于关系数据库索引性能。
⾼可⽤
既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压⼒⼀定很⼤，所以需要保证⾼可⽤。
信息安全
如果ID是有规律的，就容易被恶意操作，在⼀些场景下需要ID⽆规则。
⽣成⽅案
UUID
核⼼思想是结合机器的⽹卡、当地时间、⼀个随机数来⽣成。
优点：
性能⾮常⾼，本地⽣成，没有⽹络消耗。
⽣成简单，没有⾼可⽤风险。
有利于信息安全，因为可读性差，⽆规律。
缺点：
太长，不易于存储。
有利于信息安全的同时，也有不安全性，因为基于MAC地址⽣成的算法可能会泄露MAC地址。
⽆序，对MySQL索引不利，在 InnoDB 中，⽆序性会导致数据位置频繁变动，性能低下。
数据库
利⽤数据库⾃增ID的特性来⽣成，如 MySQL 的 auto_increment。
优点：
简单，利⽤数据库⾃有功能实现。
绝对有序。
缺点：
有重复发号的风险，例如数据库主从切换的场景。
需要特别保障其⾼可⽤。
发号性能限制于数据库性能，如需提⾼发号能⼒，需要扩充数据库，成本⾼。Redis
Redis 提供了⾃增的原⼦命令，可以保证唯⼀、有序。
优点：
简单，⾃有能⼒。
⾼并发环境下性能好，优于数据库。
维护成本低于数据库。
缺点：
主从切换时也可能会重复发号。
需要特别保障其⾼可⽤。
雪花算法
给每台机器分配⼀个唯⼀标识，然后通过下⾯的结构实现全局唯⼀ID：时间戳 + 机器标识 + ⾃增序列号
毫秒在⾼位，⾃增序列在低位，⼀定是递增的。
优点：
⽣成性能⾼。
灵活，可以根据⾃⾝业务特点分配bit位。
缺点：
强依赖机器时钟，如果时钟回拨，就会导致服务异常。
⼩结
不同的⽅案有不同的特点，需要根据⾃⼰的需求场景来选择适合的。
例如在美团早期，ID⽅案就是多种形式的：
有的业务通过 DB ⾃增的⽅式⽣成
有的业务通过 Redis 缓存来⽣成
有的业务直接⽤ UUID ⽣成
后来推出了⼀个类雪花算法的分布式ID服务：Leaf，QPS压测结果近5w/s。
项⽬地址：
再推荐2个参考项⽬：
基于 Redis 的⽣成器
百度基于雪花算法的⽣成器

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