在业务系统中很多场景下需要生成不重复的 ID，比如订单编号、支付流水单号、优惠券编号等都需要使用到。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。
1、基础版： 基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：
CREATE DATABASE `SEQ_ID`;
CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID (
id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
value char(10) NOT NULL default '',
PRIMARY KEY (id),
) ENGINE=MyISAM;
insert into SEQUENCE_ID(value) VALUES ('values');
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本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！
优点：
缺点：
2、改进版：号段模式
号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：
CREATE TABLE id_generator (
id int(10) NOT NULL,
max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
step int(20) NOT NULL COMMENT '号段的布长',
biz_type int(20) NOT NULL COMMENT '业务类型',
version int(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
PRIMARY KEY (`id`)
)
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成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。
update id_generator set max_id = #{max_id+step}, version = version + 1 where version = # {version} and biz_type = XXX
由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。redis incr操作最大支持在64位有符号的整型数字。提醒：这是一个string操作，因为Redis没有专用的数字类型。key对应的 string都被解释成10进制64位有符号的整型来执行这个操作。
用redis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
RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。缺点：
优点：
UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成的API。按照制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和随机数
UUID由以下几部分的组合：
UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。UUID具有以下涵义:
为了保证UUID的唯一性，规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。UUID的复杂特性在保证了其唯一性的同时，意味着只能由计算机生成
UUID是不能人工指定的，除非你冒着UUID重复的风险。UUID的复杂性决定了一般人不能直接从一个UUID知道哪个对象和它关联
UUID的生成规范定义的算法主要目的就是要保证其唯一性。但这个唯一性是有限的，只在特定的范围内才能得到保证，这和UUID的类型有关（参见UUID的版本）。
缺点：
SnowFlake可以保证所有生成的ID按时间趋势递增整个分布式系统内不会产生重复ID
雪花算法缺点：
1）依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成
2）在单机上是递增的，但是由于设计到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，有时候会出现不是全局递增的情况（此缺点可以认为无所谓，一般分布式ID只要求趋势递增，并不会严格要求递增～90%的需求都只要求趋势递增）
时钟回拨解决方案：
为了提高 SnowflakeID 的并发性能和可用性，可以使用 ID 缓冲环（即 ID Buffer Ring）。提高并发性提现在通过使用缓冲环能够充分利用毫秒时间戳，提高可用性提现在可以相对缓解由时钟回拨导致的服务不可用。缓冲环是通过定长数组加游标哈希实现的，相比于链表会不需要频繁的内存分配。
