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传统的单体架构的时候，我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增，通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值，但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计，使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况，不能保证主键的唯一性。
如上图，如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1，当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单 ID 也为1。我们系统的架构虽然是分布式的，但是在用户层应是无感知的，重复的订单主键显而易见是不被允许的。那么针对分布式系统如何做到主键唯一性呢？
# UUID
UUID （Universally Unique Identifier），通用唯一识别码的缩写。UUID是由一组32位数的16进制数字所构成，所以UUID理论上的总数为 1632=2128，约等于 3.4 x 10^38。也就是说若每纳秒产生1兆个UUID，要花100亿年才会将所有UUID用完。
生成的UUID是由 8-4-4-4-12格式的数据组成，其中32个字符和4个连字符’ – ‘，一般我们使用的时候会将连字符删除 uuid.toString().replaceAll("-","")。
目前UUID的产生方式有5种版本，每个版本的算法不同，应用范围也不同。
- 基于时间的UUID – 版本1： 这个一般是通过当前时间，随机数，和本地Mac地址来计算出来，可以通过
org.apache.logging.log4j.core.util包中的UuidUtil.getTimeBasedUuid()来使用或者其他包中工具。由于使用了MAC地址，因此能够确保唯一性，但是同时也暴露了MAC地址，私密性不够好。 - DCE安全的UUID – 版本2 DCE（Distributed Computing Environment）安全的UUID和基于时间的UUID算法相同，但会把时间戳的前4位置换为POSIX的UID或GID。这个版本的UUID在实际中较少用到。
- 基于名字的UUID（MD5）- 版本3 基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。这个版本的UUID保证了：相同名字空间中不同名字生成的UUID的唯一性；不同名字空间中的UUID的唯一性；相同名字空间中相同名字的UUID重复生成是相同的。
- 随机UUID – 版本4 根据随机数，或者伪随机数生成UUID。这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的，但是重复的可能性可以忽略不计，因此该版本也是被经常使用的版本。JDK中使用的就是这个版本。
- 基于名字的UUID（SHA1） – 版本5 和基于名字的UUID算法类似，只是散列值计算使用SHA1（Secure Hash Algorithm 1）算法。
我们 Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID，有兴趣的可以去看看它的源码。
public static void main(String[] args) {
//获取一个版本4根据随机字节数组的UUID。
UUID uuid = UUID.randomUUID();
System.out.println(uuid.toString().replaceAll("-",""));
//获取一个版本3(基于名称)根据指定的字节数组的UUID。
byte[] nbyte = {10, 20, 30};
UUID uuidFromBytes = UUID.nameUUIDFromBytes(nbyte);
System.out.println(uuidFromBytes.toString().replaceAll("-",""));
}
得到的UUID结果，
59f51e7ea5ca453bbfaf2c1579f09f1d
7f49b84d0bbc38e9a493718013baace6
虽然 UUID 生成方便，本地生成没有网络消耗，但是使用起来也有一些缺点，
- 不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。
- 信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，暴露使用者的位置。
- 对MySQL索引不利：如果作为数据库主键，在InnoDB引擎下，UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能，可以查阅 Mysql 索引原理 B+树的知识。
# 数据库生成
是不是一定要基于外界的条件才能满足分布式唯一ID的需求呢，我们能不能在我们分布式数据库的基础上获取我们需要的ID？
由于分布式数据库的起始自增值一样所以才会有冲突的情况发生，那么我们将分布式系统中数据库的同一个业务表的自增ID设计成不一样的起始值，然后设置固定的步长，步长的值即为分库的数量或分表的数量。
以MySQL举例，利用给字段设置auto_increment_increment和auto_increment_offset来保证ID自增。
- auto_increment_offset：表示自增长字段从那个数开始，他的取值范围是1 .. 65535。
- auto_increment_increment：表示自增长字段每次递增的量，其默认值是1，取值范围是1 .. 65535。
假设有三台机器，则DB1中order表的起始ID值为1，DB2中order表的起始值为2，DB3中order表的起始值为3，它们自增的步长都为3，则它们的ID生成范围如下图所示：
通过这种方式明显的优势就是依赖于数据库自身不需要其他资源，并且ID号单调自增，可以实现一些对ID有特殊要求的业务。
但是缺点也很明显，首先它强依赖DB，当DB异常时整个系统不可用。虽然配置主从复制可以尽可能的增加可用性，但是数据一致性在特殊情况下难以保证。主从切换时的不一致可能会导致重复发号。还有就是ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。
# 使用redis实现
Redis实现分布式唯一ID主要是通过提供像 INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令，由于Redis自身的单线程的特点所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
但是单机存在性能瓶颈，无法满足高并发的业务需求，所以可以采用集群的方式来实现。集群的方式又会涉及到和数据库集群同样的问题，所以也需要设置分段和步长来实现。
为了避免长期自增后数字过大可以通过与当前时间戳组合起来使用，另外为了保证并发和业务多线程的问题可以采用 Redis + Lua的方式进行编码，保证安全。
Redis 实现分布式全局唯一ID，它的性能比较高，生成的数据是有序的，对排序业务有利，但是同样它依赖于redis，需要系统引进redis组件，增加了系统的配置复杂性。
当然现在Redis的使用性很普遍，所以如果其他业务已经引进了Redis集群，则可以资源利用考虑使用Redis来实现。
