通用分布式ID生成方案

Snowflake（雪花算法）：

适用场景：小型微服务架构

特点：Snowflake算法由Twitter开发，能够生成64位的唯一ID，由时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号组成。它不依赖于外部系统，可以在本地生成ID，因此适用于小型或中等规模的微服务架构，特别是在对ID生成性能要求不是极端高的情况下。

缺点：如果有服务器发生时钟回拨，可能会产生重复的ID。（1.每次生成 ID 时，比较当前时间戳与上次使用的时间戳，小于时阻塞或回调，相等时递增序列号 。  2. 通过NTP（网络时间协议）等方式来保证。）

 

Redis Cluster：

适用场景：中型微服务架构，中等并发、多服务

特点：Redis Cluster可以通过其原子操作生成唯一的ID，例如使用INCR命令。Redis是内存数据库，读写速度快，可以支持较高的并发ID生成需求。它也易于水平扩展，适合中型微服务架构，尤其是在需要高并发和一定量级的ID生成时。

若并发量进一步提升，可以预分配一批 ID，比如一次性从 Redis INCRBY 取 1000 个 ID，本地进程缓存这批 ID，消耗完后再去 Redis 获取新的 ID 段

缺点：对Redis Cluster的服务器时间同步，以避免主节点故障后，新主节点的时钟不一致。

 

第三方分布式ID生成系统（比如Leaf）：

适用场景：大型微服务架构，高并发、海量数据

特点：Leaf是美团点评开源的分布式ID生成系统，它提供了双Buffer机制和高可用策略，能够应对更高的并发和更复杂的业务场景。Leaf支持自定义ID生成策略，并且可以通过Leaf Server来集中管理ID生成，适合大型微服务架构。

缺点：依赖外部服务，需要部署和维护额外的服务。