数据库自增id:

  这个就是说你的系统里每次得到一个id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个id。拿到这个id之后再往对应的分库分表里去写入。

  这个方案的好处就是方便简单;缺点就是单库生成自增id,要是高并发的话,就会有瓶颈的;

  适合的场景:你分库分表就俩原因,要不就是单库并发太高,要不就是单库数据量太大;除非是你并发不高,但是数据量太大导致的分库分表扩容,你可以用这个方案,因为可能每秒最高并发最多就几百,那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。

uuid:

  好处就是本地生成,不要基于数据库来了;不好之处就是,uuid太长了,作为主键性能太差了,不适合用于主键。

  适合的场景:如果你是要随机生成个什么文件名了,编号之类的,你可以用uuid,但是作为主键是不能用uuid的。

获取系统当前时间:

  适合的场景:一般如果用这个方案,是将当前时间跟很多其他的业务字段拼接起来,作为一个id,如果业务上你觉得可以接受,那么也是可以的。你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来,组成一个全局唯一的编号,订单编号,时间戳 + 用户id + 业务含义编码

snowflake算法:

  twitter开源的分布式id生成算法,就是把一个64位的long型的id,1个bit是不用的,用其中的41 bit作为毫秒数,用10 bit作为工作机器id,12 bit作为序列号

  1 bit:不用,为啥呢?因为二进制里第一个bit为如果是1,那么都是负数,但是我们生成的id都是正数,所以第一个bit统一都是0

  41 bit:表示的是时间戳,单位是毫秒。41 bit可以表示的数字多达2^41 - 1,也就是可以标识2 ^ 41 - 1个毫秒值,换算成年就是表示69年的时间。

  10 bit:记录工作机器id,代表的是这个服务最多可以部署在2^10台机器上哪,也就是1024台机器。但是10 bit里5个bit代表机房id,5个bit代表机器id。意思就是最多代表2 ^ 5个机房(32个机房),每个机房里可以代表2 ^ 5个机器(32台机器)。

  12 bit:这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同id,12 bit可以代表的最大正整数是2 ^ 12 - 1 = 4096,也就是说可以用这个12bit代表的数字来区分同一个毫秒内的4096个不同的id

  64位的long型的id,64位的long -> 二进制

  0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 11001 | 0000 00000000

转自:中华石杉Java工程师面试突击

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