分布式ID类型

UUID

算法：机器网卡、当地时间、一个随机数
优点：本地生成、生成简单、性能好
缺点：长度过长，无序且不可读，查询效率低

数据库自增ID

算法：使用数据库Id自增策略，如MySql的auto_increment。并使用两台数据库分别设置id不同的步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。
优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单
缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，有性能瓶颈。

Redis生成ID

算法：利用Redis的自带的incr和increBy自增原子命令，保证生成的ID肯定是唯一有序的。

Twitter的snowflflake（雪花算法）

组成：0 | timestamp（41bit） | datacenterId（5bit） | machineId（5bit） | sequence（12bit）
1位（bit）符号位：由long类型在Java中带符号的，最高位位符号位，正数是，负数是1，一般系统使用的ID都是正数，所有最高位是。
41位（bit）时间戳（毫秒级）：从2010-11-04开始算，2^41-1=2,199,023,255,551毫秒，换算为年= 2,199,023,255,551 ms ÷ 1000 ÷ 60 ÷ 60 ÷ 24 ÷ 365 ≈ 69.73 年
为什么是41位，因为long最大长度是64bit，64减去其他的几个组成部分只剩下41bit。
起始时间可以自定位：比如项目上线时间是2020-01-01。
5位数据中心ID：5 位二进制，最大值是 2^5 - 1 = 31，所以最多支持 32 个数据中心
5位机器ID：最多支持 32 台机器 在同一数据中心下同时生成 ID
12位序列号：同一毫秒内，每个节点可以生成的最大 ID 数量为 2¹² = 4096 个，一台机器每毫秒最多能生成 4096 个唯一 ID。如果超过，需要等待下一毫秒再生成
优点：高性能，低延迟，按时间有序，一般不会造成ID碰撞。
缺点：需要独立开发和部署，依赖机器的时钟。

UidGenerator

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