UUID

常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。

优点：

1）简单，代码方便。

2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。

3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。

缺点：

1）没有排序，无法保证趋势递增。

2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。

3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。

4）传输数据量大

5）不可读。

Redis生成ID

当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。

优点：

1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。

2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

3）单线程，不会产生线程安全的问题

缺点：

1）如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。

2）需要编码和配置的工作量比较大。

3）网络传输造成性能下降。

开源算法snowflake

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

UUID

常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。

优点：

1）简单，代码方便。

2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。

3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。

缺点：

1）没有排序，无法保证趋势递增。

2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。

3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。

4）传输数据量大

5）不可读。

Redis生成ID

当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。

优点：

1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。

2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

3）单线程，不会产生线程安全的问题

缺点：

1）如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。

2）需要编码和配置的工作量比较大。

3）网络传输造成性能下降。

开源算法snowflake

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