分布式 id 需要处理的问题主要是同一时间在多台机器中保证生成的 id 唯一，需要满足全局唯一、高性能、高可用、有序递增、安全性等要求，为了这么做我们可以这么做：

分布式 id 生成策略

先说几个已经被淘汰的策略引出分布式 id 的问题

1，UUID：UUID 全称为通用唯一识别码，是由一组32位数的16进制数字所构成，是故 UUID 理论上的总数为16^32 = 2^128，约等于3.4 x 10^38。也就是说若每纳秒产生1兆个 UUID，要花100亿年才会将所有 UUID 用完，UUID 随机并且唯一，在单一的数据库中就不适合作为主键，因为生成的字符串太长不符合索引优化规则

2，自增 ID：不管是数据库自增还是 MP 自增，分布式数据库中总是要存放一定范围的数据

以下生成分布式 id 的方法比较靠谱

3，redis 生成：利用 redis 的 incr 命令生成 id

4，雪花算法：生成一个64bit 的 id，也就是 long 类型的数字，长度适中并且方便快捷

5， 使用一些开源框架

• Leaf：支持双号段、Zookeeper 管理 workId，QPS 可达5w/s
• Tinyid：基于号段模式，支持本地客户端生成，减少网络开销
• IdGenerator：跨语言实现，解决时间回拨，支持手工插入历史 ID

6，可以使用分片键结合自增，比如5台机器，步长就是5，每个机器生成一次id，该机器 id 就加5

雪花算法

雪花算法是一个比较常见的生成分布式 id 的方式，它会生成一个 8 字节的数据，通过确保每段数据在空间与时间上唯一来确定最终数据的唯一

64bit 中，起始 1bit 为0，闲置不用

接下来 41bit 代表时间戳，这个是毫秒级的时间，存放时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），41位的时间戳可以使用69年 10bit 存放机器 id，前 5bit 代表机器位置（配置在不同地区的机器有不同 id），后 5bit 代表机器 id （一个地区会配置集群） 最后的 12bit 代表流水号，一个毫秒时间内最多可以处理4096个 id 最后雪花算法会生成 long 类型的数字，用于当唯一 ID 再合适不过

UUID 与自增 ID 的优缺点

对于所有的 UUID 它可以保证在空间和时间上的唯一性。它是通过 MAC 地址，时间戳，随机数等数据来保证生成 ID 的唯一性，有着固定的大小(128bit)。因此它可以用于分布式的生产环境，以支持更高的并发

它的缺点是更占用空间，并且存放的是 varchar 类型，在通过 ID 查找的时候的效率很低

无序，随机生成与插入，聚集索引频繁页分裂，大量随机 IO，内存碎片化，特别是随着数据量越来越多，插入性能会越差

因此在并发数不是很高的情况下使用自增 ID 是不错的方法，主键页以近乎顺序的方式填写，提升了页的利用率。索引更加紧凑，性能更好查询时数据访问更快，连续增长的值能避免 b+ 树频繁合并和分裂