1、常用生成唯一ID的方式，例如UUID

2、生成唯一自自增長ID方式：

　　例如：

• • Zookeeper的增加ID；
  • redis的incr方法
  • mongodb的objectId

3、采用雪花模型

如下代碼：

  1 /**
  2  * 采用twitter的雪花算法，生成有一定順序且不重復的id，結果類型為64位的long型
  3  */
  4 public class SnowflakeIdUtils {
  5     //集群id
  6     private long datacenterId;
  7     //機器id
  8     private long workerId;
 
  9     //序列號
 10     private long sequenceId;
 11 
 12     //集群id的bit位數
 13     private long datacenterIdBits = 5L;
 14     //機器id的bit位數
 15     private long workerIdBits = 5L;
 16     //序列號的bit位數
 17     private long sequenceIdBits = 12L;
 18 
 19     //集群id的最大編號
 20     private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 
 21     //機器id的最大編號
 22     private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 23     //序列號的掩碼
 24     private long sequenceIdMask = -1L ^ (-1L << sequenceIdBits);
 25 
 26     //生成最終結果時，集群id需移動的bit位數
 27     private long timestampShiftBits = sequenceIdBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
 
 28     //生成最終結果時，集群id需移動的bit位數
 29     private long datacenterIdShiftBits = sequenceIdBits + workerIdBits;
 30     //生成最終結果時，機器id需移動的bit位數
 31     private long workerIdShiftBits = sequenceIdBits;
 32 
 33     //去掉過去的時間，即從指定時間(本例以2017-10-12 00:00:00)開始算，
 34     // 大約可用69.5年（41位的時間位，最大值換成毫秒，再換算成年，大約69.5年）
 35     //1507737600000為從1970-01-01 00:00:00到2017-10-12 00:00:00經過的毫秒數
 36     private long pastMills = 1507737600000L;
 37     //上一次生成id使用的timestamp ，以毫秒為單位
 38     private long lastTimestamp = 1L;
 39 
 40     /**
 41      * 若沒有指定集群id和機器id,則默認均為0
 42      */
 43     public SnowflakeIdUtils() {
 44         this(0, 0);
 45     }
 46 
 47     /**
 48      * 指定集群id和機器id
 49      *
 50      * @param datacenterId
 51      * @param workerId
 52      */
 53     public SnowflakeIdUtils(long datacenterId, long workerId) {
 54         if (datacenterId < 0 || datacenterId > maxDatacenterId) {
 55             throw new RuntimeException(String.format("datacenterId greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
 56         }
 57         if (workerId < 0 || workerId > maxWorkerId) {
 58             throw new RuntimeException(String.format("workerId greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
 59         }
 60         this.datacenterId = datacenterId;
 61         this.workerId = workerId;
 62     }
 63 
 64     /**
 65      * 生成全局唯一的id
 66      *
 67      * @return
 68      */
 69     public synchronized long nextId() {
 70         long timestamp = System.currentTimeMillis();
 71         if (timestamp < lastTimestamp) {  //出現這種情況，通常是由於機器時間出問題了
 72             throw new RuntimeException("machine time error");
 73         }
 74 
 75         //同一時刻生成的id號
 76         if (timestamp == lastTimestamp) {
 77             sequenceId = (sequenceId + 1) & sequenceIdMask;
 78             if (sequenceId == 0) {  //說明當前毫秒的序列號用完了，需從下個毫秒數開始重新計數
 79                 timestamp = nextTimestamp(lastTimestamp);
 80             }
 81         } else {
 82             //否則序列號從0開始
 83             sequenceId = 0L;
 84         }
 85 
 86         lastTimestamp = timestamp;
 87         long id = ((timestamp - pastMills) << timestampShiftBits)
 88                 | (datacenterId << datacenterIdShiftBits)
 89                 | (workerId << workerIdShiftBits)
 90                 | sequenceId;
 91         return id;
 92     }
 93 
 94     /**
 95      * 獲取上次取數毫秒的下一時刻
 96      *
 97      * @param lastTimestamp
 98      * @return
 99      */
100     long nextTimestamp(long lastTimestamp) {
101         long timestamp = System.currentTimeMillis();
102         while (timestamp <= lastTimestamp) {
103             timestamp = System.currentTimeMillis();
104         }
105         return timestamp;
106     }
107 
108     public static void main(String[] args) throws Exception {
109         SnowflakeIdUtils snowflakeIdGen = new SnowflakeIdUtils();
110         //測試，生成10個唯一id
111         for (int i = 0; i < 10; i++) {
112             long id = snowflakeIdGen.nextId();
113             System.out.println(id);
114         }
115     }
116 }

這裏采用的是默認構造生成 SnowflakeIdUtils，如果分布式服務同時調用的話，會出現重復ID，

所以需要加上 集群id(0~31),workerId(0~31)

了解更多雪花模型知識，後續補充。

分布式服務自增長唯一ID小結