Java的ID生成策略（java实现id自增）

uuid:标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000，到目前为止业界一共有5种方式生成UUID

优点：代码简单，生成ID的性能好，全球唯一。

缺点：无序，存储空间大，传输数据量大，查询的时候查询效率低。

数据库序列自增：这个优点就是简单，ID有序。

缺点：分布式和数据迁移的时候就不行了。

Twitter的snowflake算法：

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0，具体的感兴趣的可以去百度一下。

优点：毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。

不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。

可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点：强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

Redis生成ID：1.redis是单线程的，可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。这样也是灵活方便，性能优于数据库，有序，可以自行设置增加的步长。

2.知道redis的EVAL，EVALSHA命令

原理

利用redis的lua脚本执行功能，在每个节点上通过lua脚本生成唯一ID。

生成的ID是64位的：

使用41 bit来存放时间，精确到毫秒，可以使用41年。

使用12 bit来存放逻辑分片ID，最大分片ID是4095

使用10 bit来存放自增长ID，意味着每个节点，每毫秒最多可以生成1024个ID

比如GTM时间 Fri Mar 13 10:00:00 CST 2015 ，它的距1970年的毫秒数是 1426212000000，假定分片ID是53，自增长序列是4，则生成的ID是：

5981966696448054276 = 1426212000000 << 22 + 53 << 10 + 41

redis提供了TIME命令，可以取得redis服务器上的秒数和微秒数。因些lua脚本返回的是一个四元组。

second, microSecond, partition, seq

客户端要自己处理，生成最终ID。

((second * 1000 + microSecond / 1000) << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;

当然平时一些小的项目生成不随机的方法还有很多简单的例如：

public static String getRandomChars(Integer length) {

String str = "";

Random random = new Random();

for (int i = 0; i < length; i++) {

boolean b = random.nextBoolean();

if (b) { // 字符串

str += (char) (65 + random.nextInt(26));// 取得大写字母

} else { // 数字

str += String.valueOf(random.nextInt(10));

}

}

return str;

}

当然还有很多生成ID的方式，我只是简单的介绍一下。