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场景设计题 汇总 (一)_trigger333的博客-CSDN博客
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简单的想法
设计一个全局唯一的ID，需要唯一性，时间可以作为一个区分点，时间尽可能细化，精确到ms。
如果机器很多，并行生成ID，比如一毫秒内50台机器都被调用这个API生成ID，那么可以根据机器的不同再进行标识和区分。
一台机器如果运算速度快，可能1ms应该会有大量ID 生成，这种情况可以结合实际问题，限制一台机器1ms内生成的ID数量，比如至多m个。
如果N台机器都去一个叫ID生成服务器的服务器去得到全局ID，是很容易保证全局唯一且自增的，但是存在单点失效的问题，不满足高可用。
1.snowflake方案：
理解分布式id生成算法SnowFlake – SegmentFault 思否
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID（64位）。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。
可以表示的时间长度是69年，表示1024台机器，一个毫秒内可以有4096个ID。
优点：
1.毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
2.不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
3.可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。
缺点：
强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
Twitter的分布式雪花分片ID算法（SnowFlake）每秒自增生成26个万个可排序的ID (Java版)_HD243608836的博客-CSDN博客
2.用Redis生成ID：
因为Redis是单线程的，也可以用来生成全局唯一ID。可以用Redis的原子操作INCR和INCRBY来实现。
此外，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，步长都是5，各Redis生成的ID如下：
A：1,6,11,16
B：2,7,12,17
C：3,8,13,18
D：4,9,14,19
E：5,10,15,20
这种方式是负载到哪台机器提前定好，未来很难做修改。3~5台服务器基本能够满足需求，都可以获得不同的ID，但步长和初始值一定需要事先确定，使用Redis集群也可以解决单点故障问题。
另外，比较适合使用Redis来生成每天从0开始的流水号，如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在Redis中生成一个Key，使用INCR进行累加。
优点：
1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
2）数字ID天然排序，对分页或需要排序的结果很有帮助。
缺点：
1）如果系统中没有Redis，需要引入新的组件，增加系统复杂度。
2）需要编码和配置的工作量较大。
3. UUID
常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。UUID是由32个的16进制数字组成，所以每个UUID的长度是128位（16^32 = 2^128）。UUID作为一种广泛使用标准，有多个实现版本，影响它的因素包括时间、网卡MAC地址、自定义Namesapce等等。
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：
1）没有排序，无法保证趋势递增。
2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。
3）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。
4）传输数据量大
5）不可读。
4 美团 Leaf
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