分布式唯一ID生成常用方案

1. 使用JAVA的UUID生成 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。

优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险 缺点：长度过长，字母和数字组合，存储冗余，且无序不可读，查询效率低

2. 数据库自增ID

使用数据库的id自增策略，如 MySQL 的 auto_increment、oracle的sequence。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。

优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单 缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，实时操作数据库，大并发时存在性能瓶颈问题

3. 数据库+程序（批量生成ID） 一次按需批量生成多个ID，每次生成都需要访问数据库，将数据库修改为最大的ID值，并在内存中记录当前值及最大值。

优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高了性能 缺点：属于本地生成策略，存在单点故障，如果服务器宕机，重启服务造成ID不连续

4. Redis生成ID Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。

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3台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3，然后步长都是3。各个 Redis 生成的 ID 为：

A：1, 4, 7, 10, 13
B：2, 5, 8, 11, 14
C：3, 6, 9, 12, 15

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。 另外，比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 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。

5.MongoDB生成ID

MongoDB的ObjectId和snowflake算法类似。它设计成轻量型的，不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库，处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。

6.其他一些常用的方案

百度uid生成器：https://github.com/baidu/uid-generator

美团点评生成器：http://tech.meituan.com/MT_Leaf.html

zookeeper方式生成唯一UUID

snowflake算法生成UUID

参考：http://blog.51cto.com/13792737/2149663

https://www.cnblogs.com/flystar32/p/uuid.html