分布式ID

　　要保證id不重復，主要從三方面考慮，時間維度、空間維度、原子維度；

　　時間維度：時間維度不重復，例如今天和明天不能重復，所以時間是可以加入id的一種因子；

　　空間維度：不同的機器，不同的環境生成的id不同，所以mac地址，機房地址等，都可以作為空間維度的區分；

　　原子維度：主要是線程的安全性，也就是遞增的保證，我們一般稱之為 序列 ，例如數據庫的自增id，就僅僅是原子維度；

　　討論完分布式id后，我們討論一下非功能性的一些要求：

　　高可用：可以隨時提供服務，不間斷；

　　低延遲：id獲取速度要快；

　　高并發：支持高QPS；

雪花算法

　　雪花算法生成的ID是一個64 bit的long型的數字且按時間趨勢遞增。大致由首位無效符（0,1bit）、時間戳差值（41bit）、機器編碼（10bit），序列號四部分組成（12bit）。

• 雪花算法是可以保證一定程度上的遞增
• 雪花算法基于高并發下，時間的最小精度可以生產最多的序列號個數決定了不重復率

UUID

• 基本自帶實現，同樣考慮：時間、空間、序列號維度，有多個實現版本。
• 無序，長度太大，對數據庫不友好。

TDDL

　　分布式序列：阿里內部的較多用法，主要是解決一個序列原子性的問題，首先它的序列是維護在數據中的，用一張表表示，每次獲取一定個數（如10000）的序列到進程中使用。

　　為了保證高可用，和高并發，維護序列的必然不能只是一張表，所以可以搞n張表，每一個數據庫表，維護一個sequence，所以就有了單個步長和組步長的說法。

　　序列的獲取如下所示：

　　時間維度：既然用了序列，因為序列的位數是有限的，那么必然就會重復，所以同樣的，在同一個時刻內，一個序列不能做了一次重復，但一般如果時間精確到某一個維度，現實的重復可能性基本為0。但不管如何，時間維度是必須要加的

• 遞增，做數據庫主鍵比較合適
• 高可用，不會單機崩潰出現問題
• 由于獲取sequence是一次性獲取多個在進場內部使用的，所以很有可能會造成空洞問題

純序列