在互联网的业务系统中，涉及到各种各样的ID，如在支付系统中就会有支付ID、退款ID等。那一般生成ID都有哪些解决方案呢？特别是在复杂的分布式系统业务场景中，我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的。下面我们一一来列举一下，不一定全部适合，这些解决方案仅供你参考，或许对你有用。
一个ID一般来说有下面几种要素：
唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。
有序递增性：确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。
高可用性：确保任何时候都能正确的生成ID。
带时间：ID里面包含时间，一眼扫过去就知道哪天的交易。
系统时间毫秒数
我们可以使用当前系统时间精确到毫秒数+业务属性+用户属性+随机数+...等参数组合形式来确保ID的唯一性，缺点是ID的有序性难以保证，要保证有序性就要依赖数据库或者其他中间存储媒介。
UUID
Java自带的生成UUID的方式就能生成一串唯一随机32位长度数据，而且够我们用N亿年，保证唯一性肯定是不用说的了，但缺点是它不包含时间、业务数据可读性太差了，而且也不能ID的有序递增。
这是一种简单的生成方式，简单，高效，但在一般业务系统中我还没见过有这种生成方式。
数据库自增ID
我们都知道为数据库主键设置自增序号，以一定的趋势自增，以保证主键ID的唯一性。
这个方案很简单，但最主要的问题在于依赖数据库本身，这就无形增加了对数据库的访问压力和依赖，一旦对单库进行分库分表或者数据迁移就尴尬了。
所以，这也不是合适的ID生成方法。
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。这样就避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力。
这种方案服务就是单点了，如果服务重启势必会造成ID丢失不连续的情况，而且这种方式也不利于水平扩展。
中间件
Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像incr这样的自增命令，所以能保证生成的ID肯定是唯一有序的。
这种方式不依赖关系数据库，而且速度快。但系统要引入Redis这一中间件，增加维护成本，而且编码和配置工作量比较大。即使已经有了Redis组件，但生成ID的高频率访问对单线程的Redis性能势必也会造成影响。
还可以利用像Zookeeper中的znode数据版本来生成序列号，及MongoDB的ObjectId等，这种利用中间件的做法不是很推荐。
snowflake算法
image
如上图的所示，Twitter的snowflake算法下面几部分组成：
41位的时间序列，精确到毫秒，可以使用69年
10位的机器标识，最多支持部署1024个节点
12位的序列号，支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号，最高位是符号位始终为0。
这种方案性能好，在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，也许有时候也会出现不是全局递增的情况。
而且这个项目在2010就停止维护了，但这个设计思路还是应用于其他各个ID生成器及变种。
UidGenerator
UidGenerator是百度开源的分布式ID生成器，基于于snowflake算法的实现，看起来感觉还行。不过，国内开源的项目维护性真是担忧。
大家可以参考具体使用：
https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md
Leaf
Leaf是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。
具体可以参考官网说明：
好了，就这么多了，不同的方案应用的场景和系统也是不同的。大家有更好的方案也可以在下面留言，一起讨论下大家都是怎么做的。
作者：Java技术栈
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