常見的三種唯一id生成方式

1 UUID

常見的方式。可以利用資料庫也可以利用程式生成，一般來說全球唯一。

優點：

1）簡單，程式碼方便。

2）生成ID效能非常好，基本不會有效能問題。

3）全球唯一，在遇見資料遷移，系統資料合併，或者資料庫變更等情況下，可以從容應對。

缺點：

1）沒有排序，無法保證趨勢遞增。

2）UUID往往是使用字串儲存，查詢的效率比較低。

3）儲存空間比較大，如果是海量資料庫，就需要考慮儲存量的問題。

4）傳輸資料量大

5）不可讀。

2 Redis

當使用資料庫來生成ID效能不夠要求的時候，我們可以嘗試使用Redis來生成ID。這主要依賴於Redis是單執行緒的，所以也可以用生成全域性唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY來實現。

優點：

1）不依賴於資料庫，靈活方便，且效能優於資料庫。

2）數字ID天然排序，對分頁或者需要排序的結果很有幫助。

缺點：

1）如果系統中沒有Redis，還需要引入新的元件，增加系統複雜度。

2）需要編碼和配置的工作量比較大。

3）網路傳輸造成效能下降。

3 開源演算法snowflake

snowflake是Twitter開源的分散式ID生成演算法，結果是一個long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數，10bit作為機器的ID（5個bit是資料中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內的流水號（意味著每個節點在每毫秒可以產生 4096 個 ID），最後還有一個符號位，永遠是0

快速入門

　　snowflake是一個演算法，不是一個Jar,所以我們可以直接引入一個工具類放在公共模組中，工具類在商城第四天的資源裡 IdWorker.java

public class IdTest {
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker idWorker = new IdWorker(1,1);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(id);
        }
    }
}
 

實際運用

　　在application.yml裡定義兩個變數（自己起名就可以）

#雪花演算法要使用的機器id和序列號範圍，這兩個名字是自己起的
workerId: 0
datacenterId: 0

　　在引導類裡編寫一個bean

@Value("${workerId}")
private Integer workerId;
@Value("${datacenterId}")
private Integer datacenterId;

@Bean
public IdWorker idWorker(){
    return new IdWorker(workerId,datacenterId);
}

　　之後在需要生成id的地方注入這個bean即可

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