唯一ID生成算法剖析，看看这篇就够了( 三 ) _唯一ID生成算法

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如图所示，可保证每台数据库生成的ID是不冲突的，但这种固定步长的方式也会带来扩容的问题，很容易想到当扩容时会出现无ID初始值可分的窘境，解决方案有：

根据扩容考虑决定步长
增加其他位标记区分扩容

这其实都是在需求与方案间的权衡，根据需求来选择最适合的方式。

2.批量生成一批ID如果要使用单台机器做ID生成，避免固定步长带来的扩容问题，可以每次批量生成一批ID给不同的机器去慢慢消费，这样数据库的压力也会减小到N分之一，且故障后可坚持一段时间。

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如图所示，但这种做法的缺点是服务器重启、单点故障会造成ID不连续。还是那句话，没有最好的方案，只有最适合的方案。
雪花算法
定义一个64bit的数，对指定机器 & 同一时刻 & 某一并发序列，是唯一的，其极限QPS约为400w/s 。其格式为：

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将64 bit分为了四部分。其中时间戳有时间上限（69年）。机器id只有10位，能记录1024台机器，常用前几位表示数据中心id，后几位表示数据中心内的机器id 。序列号用来对同一个毫秒之内的操作产生不同的ID，最多4095个。
这种结构是雪花算法提出者Twitter的分法，但实际上这种算法使用可以很灵活，根据自身业务的并发情况、机器分布、使用年限等，可以自由地重新决定各部分的位数，从而增加或减少某部分的量级。比如百度的UidGenerator、美团的Leaf等，都是基于雪花算法做一些适合自身业务的变化。
由于雪花算法是强依赖于时间的，在分布式环境下，如果发生时钟回拨，很可能会引起id冲突的问题。解决方案有：

将ID生成交给少量服务器，并关闭时钟同步。
直接报错，交给上层业务处理。
如果回拨时间较短，在耗时要求内，比如5ms，那么等待回拨时长后再进行生成。
如果回拨时间很长，那么无法等待，可以匀出少量位（1~2位）作为回拨位，一旦时钟回拨，将回拨位加1，可得到不一样的ID，2位回拨位允许标记三次时钟回拨，基本够使用。如果超出了，可以再选择抛出异常。

方案对比
可以发现，常用的分布式唯一ID生成思路基本是利用一个长串数字或字符串，将其分割成多个部分，分别记录时间信息、机器/名字信息、随机信息、序列信息等。时间信息部分决定了该策略能使用的时长，机器/名字信息支持了分布式环境下的独自生成唯一ID与识别能力，序列信息保证了事件的顺序记录以及同一时间单位下的并发数，而随机信息则加大了ID整体的不可识别性。
实际上如果现有的方法依然不能满足，我们完全可以依据自身业务和发展需求，来自行决定使用何种策略生成唯一ID 。各种方案都有其优缺点，技术的使用没有绝对的好坏之分，主要在于是否适合使用场景：