一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了
一、为什么要用分布式ID？
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？
1、什么是分布式ID？ 拿MySQL数据库举个栗子：
在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。
但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
2、那么分布式ID需要满足那些条件？ 全局唯一：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求
高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈
高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性
好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单
趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求
二、 分布式ID都有哪些生成方式？ 今天主要分析一下以下9种，分布式ID生成器方式以及优缺点：
UUID
数据库自增ID
数据库多主模式
号段模式
Redis
雪花算法（SnowFlake）
滴滴出品（TinyID）
百度 （Uidgenerator）
美团（Leaf）
那么它们都是如何实现？以及各自有什么优缺点？我们往下看
1、基于UUID
在Java的世界里，想要得到一个具有唯一性的ID，首先被想到可能就是UUID，毕竟它有着全球唯一的特性。那么UUID可以做分布式ID吗？答案是可以的，但是并不推荐！
UUID的生成简单到只有一行代码，输出结果 c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718，但UUID却并不适用于实际的业务需求。像用作订单号UUID这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息；而对于数据库来说用作业务主键ID，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时，所以不推荐用作分布式ID。
优点：
生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性 缺点：
无序的字符串，不具备趋势自增特性
没有具体的业务含义
长度过长16 字节128位，36位长度的字符串，存储以及查询对MySQL的性能消耗较大，MySQL官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能。
2、基于数据库自增ID 基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下：
当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键ID，但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！
优点：
实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快 缺点：
DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景 3、基于数据库集群模式 前边说了单点数据库方式不可取，那对上边的方式做一些高可用优化，换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。
那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？
解决方案：设置起始值和自增步长
MySQL_1 配置：
MySQL_2 配置：
这样两个MySQL实例的自增ID分别就是：
1、3、5、7、9
2、4、6、8、10
那如果集群后的性能还是扛不住高并发咋办？就要进行MySQL扩容增加节点，这是一个比较麻烦的事。
从上图可以看出，水平扩展的数据库集群，有利于解决数据库单点压力的问题，同时为了ID生成特性，将自增步长按照机器数量来设置。
增加第三台MySQL实例需要人工修改一、二两台MySQL实例的起始值和步长，把第三台机器的ID起始生成位置设定在比现有最大自增ID的位置远一些，但必须在一、二两台MySQL实例ID还没有增长到第三台MySQL实例的起始ID值的时候，否则自增ID就要出现重复了，必要时可能还需要停机修改。
优点：
解决DB单点问题 缺点：
不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景。 4、基于数据库的号段模式 号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。表结构如下：
)
biz_type ：代表不同业务类型
max_id ：当前最大的可用id
step ：代表号段的长度
version ：是一个乐观锁，每次都更新version，保证并发时数据的正确性
等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作，update max_id= max_id + step，update成功则说明新号段获取成功，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号version乐观锁方式更新，这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。
5、基于Redis模式
Redis也同样可以实现，原理就是利用redis的 incr命令实现ID的原子性自增。
RDB会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但redis没及时持久化，而这会Redis挂掉了，重启Redis后会出现ID重复的情况。
AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。
6、基于雪花算法（Snowflake）模式
雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。
Snowflake生成的是Long类型的ID，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特。
Snowflake ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 数据中心（占5比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。
第一个bit位（1bit）：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。
时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 - 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
工作机器id（10bit）：也被叫做workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。
序列号部分（12bit），自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID
根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用Java语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。
7、百度（uid-generator）
uid-generator是由百度技术部开发，项目GitHub地址 https://github.com/baidu/uid-generator
uid-generator是基于Snowflake算法实现的，与原始的snowflake算法不同在于，uid-generator支持自定义时间戳、工作机器ID和 序列号 等各部分的位数，而且uid-generator中采用用户自定义workId的生成策略。
uid-generator需要与数据库配合使用，需要新增一个WORKER_NODE表。当应用启动时会向数据库表中去插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是该机器的workId数据由host，port组成。
对于****uid-generator ID组成结构：
workId，占用了22个bit位，时间占用了28个bit位，序列化占用了13个bit位，需要注意的是，和原始的snowflake不太一样，时间的单位是秒，而不是毫秒，workId也不一样，而且同一应用每次重启就会消费一个workId。
8、美团（Leaf）
Leaf由美团开发，
Leaf同时支持号段模式和snowflake算法模式，可以切换使用。
号段模式 先导入源码 https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf ，在建一张表leaf_alloc 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式#leaf.snowflake.port= 启动leaf-server 模块的 LeafServerApplication项目就跑起来了
号段模式获取分布式自增ID的测试url ：http：//localhost：8080/api/segment/get/leaf-segment-test
snowflake模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个workId。
9、滴滴（Tinyid）
Tinyid由滴滴开发， Tinyid是基于号段模式原理实现的与Leaf如出一辙，每个服务获取一个号段（1000,2000]、（2000,3000]、（3000,4000]
Tinyid提供http和tinyid-client两种方式接入
总结
本文只是简单介绍一下每种分布式ID生成器，旨在给大家一个详细学习的方向，每种生成方式都有它自己的优缺点，具体如何使用还要看具体的业务需求。
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