如何高效生成趋势有序的全局唯一ID

所有的业务系统，都有生成ID的需求，如订单id，商品id等

这个ID会是数据库中的唯一主键，在它上面会建立聚集索引

ID生成的核心需求：

　　（1）全局唯一

　　（2）趋势有序

1.使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID

优点：

（1）简单

（2）能够保证唯一性

（3）能够保证递增性

（4）步长固定

缺点：

（1）可用性难以保证：数据库架构是一主多从+读写分离，生成自增ID是写请求，主库挂了就玩不转了

（2）扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且难以扩展

改进方法：

（1）增加主库，避免写入单点

（2）数据水平切分，保证各主库生成的ID不重复

改进后保证了可用性，但缺点是：

（1）丧失了ID生成的“绝对递增性”

（2）数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库

2.单点批量ID生成服务

每次生成ID都访问了数据库，使用批量的方式降低数据库写压力

数据库中只存储当前ID的最大值，

如果当前为0，

ID生成服务每次批量拉取6个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为5，应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4,5

当ID发完后，再将ID的最大值修改为11，就能再次派发6,7,8,9,10,11

优点：

（1）保证了ID生成的绝对递增有序

（2）大大的降低了数据库的压力

缺点：

（1）服务仍然是单点

（2）如果服务挂了，服务重启起来之后，继续生成ID可能会不连续，中间出现空洞

（3）虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但还是有性能上限，无法进行水平扩展

改进方法：

单点服务高可用优化方案是“备用服务”

对外提供的服务是主服务，备用服务时刻处于备用状态，当主服务挂了的时候备用服务顶上。

这个切换的过程对调用方是透明的，可以自动完成，常用的技术是vip+keepalived

3.uuid

string ID =GenUUID();

优点：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低

（2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限

缺点：

（1）无法保证趋势递增

（2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低

优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）

4.取当前毫秒数

uint64 ID = GenTimeMS();

优点：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低

（2）生成的ID趋势递增

（3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高

缺点：

（1）如果并发量超过1000，会生成重复的ID

5.类snowflake算法

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法

核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号