分布式ID常见的两种方法就是UUID和snowflake算法（雪花算法）。
UUID是一种本地生成ID的方法，不需要远程调用，高性能、低延时、扩展性好，但是UUID不支持递增。
snowflake算法是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是一个long型的ID：1位标识符（始终是0）、41位时间戳毫秒数、10位机器标识码、12位毫秒内序列号，该算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)的ID，性能高、趋势递增、灵活度高，但snowflake依赖机器的时钟，如果服务器时钟回拨会导致生成重复的ID。
分布式系统中
分布式系统中的“身份证”即分布式Id且唯一。如何生成分布式系统中的唯一Id？考虑这个问题的时候，我觉得可以从“带着问题去找方案”这个思路去聊聊，也就是说我要生成的这个分布式Id需要满足哪些条件呢？
分布式Id生成需要满足的条件
- 全局唯一：这个不用多说了，不然还有什么分布式“身份证”？
- 高可用：不能有单点故障，小心引起雪崩；
- 安全：这个Id不能是连续的，否则让非友好人士发现规则，数据爬去、数据预测都会有一定的安全风险；
- 保证顺序递增：MySQL的Innodb引擎采用B+树算法存储索引数据，为了提高性能，就得要求索引的主键在一定程度上是有序的，这样不管是写入还是查询效率都很好的；
- 分片支持：可以根据分布式Id得到具体的业务shardingId，方便业务查询；
- 不要太长：64位存储最佳？
大家觉得还有哪些场景或者条件需要考虑？欢迎评论区留言讨论~那么基于以上需要考虑的条件，我们日常中都有哪些分布式Id生成方案呢？
数据库生成
优点：简单粗暴，自增Id顺序递增
缺点：只有主库才能生成，容易造成单点故障；性能不足时候，无法扩展；分库分表会有很多麻烦。
UUID
优点：简单直接，无性能问题，真正的全球唯一
缺点：无规则；UUID是字符串，IO传输数据量大，存储空间大，查询效率低；基于UUID分库分表更难。
redis生成
优点：基于内存操作的reids性能比数据库好；可以基于集群做有序的数字Id生成；利于分库分表；
缺点：需要搭建一套高可用redis集群；需要基于集群编写生成Id的方案；
zookeeper生成
和redis类似
业务规则生成
举例订单号的生成：10_2298765801_1565283246399_781.业务字段用于区分具体的业务，采用2-4位，可以根据不同的系统或者业务自由决定；2.用户Id，最长10位够了吧3.毫秒级时间戳：13位4.随机数：2-4位
个人还是喜欢采用业务规则生成的方案，性能肯定没的说，基于内存计算即可得到，也不存在什么单点故障，哪台机器都可以自己生成，不依赖第三方服务或者应用，也能保证顺序递增。
这样的设计能达到真正的分布式唯一Id吗？能满足上面所说的那些条件吗？大家还有什么好的生成方案？欢迎评论交流，批评指正~
负载均衡和分布式是一个意思吗，有哪些区别？
不是一个意思，下面按照我的理解说一下什么是分布式，什么是集群，如果有理解错误的地方，请大家留言指正。
集群
同一个业务系统，部署在多台服务器上，这个就叫做集群。
集群里面，每一台服务器实现的功能没有差别，代码都是一样的。
比如我有一个系统A，提供一个很简单的接口，根据员工编号查询员工姓名和他的考勤记录。
当有一个系统调用这个接口的时候，我部署一台服务器就够用了。
当有一百个系统调用这个接口的时候，我就部署十台服务器，前面挂一个负载均衡。
这就是集群部署，当一台服务器挂了以后，不影响功能使用。
我接触过的负载均衡软件有Nginx、LB、HAProxy，也有硬件诸如F5。
分布式
一个业务被拆成多个子业务，部署在多台服务器上，这个就叫做分布式。
分布式里面，每一台服务器实现的功能是有差别的，代码也是不一样的，分布式每台服务器功能加起来，才是完整的业务。
还是这个业务场景，我有一个系统A，提供一个很简单的接口，根据员工编号查询员工姓名和他的考勤记录。
我拆开两个系统：人员管理系统B和考勤系统C，分别部署在两台服务器上。
这个就是分布式。
好处是什么呢？如果有系统D也需要使用人员信息，传统的方式系统A和D都要有人员信息管理功能，意味着两个系统各自维护人员信息，那新入职一个员工，可能要在系统A和D里面都维护；如果是有EFGHI系统都需要人员信息呢？
而分布式解决了这个问题，人员信息单独拎出来是一个系统，维护人员信息，同时对外提供查询服务。
分布式+集群
很多时候要结合起来一起用。
还是这个业务场景，我有一个系统A，提供一个很简单的接口，根据员工编号查询员工姓名和他的考勤记录。
我拆开两个系统：人员管理系统B和考勤系统C。
那么系统B部署在十台服务器上，系统C部署在十台服务器上；前面分别挂负载均衡；这样保证了每个子业务功能的高可用。
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