1. 数据库主键自增

1.1 实现方案

通过创建表时，设置数据库主键自增

alter table sec_user modify id integer auto_increment ;

1.2 优缺点

优点：
依赖于数据库自身不需要其他资源；ID号单调自增，可以实现一些对ID有特殊要求的业务

缺点：
强依赖DB，当DB异常时整个系统不可用；
一致性难以保证：主从复制可增加可用性，但数据一致性在特殊情况下难保证：主从切换时的不一致可能会导致重复发号
ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能
id单调递增，规律性较强，存在安全风险。

2.UUID

2.1 实现方案

UUID由以下几部分的组合：
（1）当前日期和时间。
（2）时钟序列。
（3）全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得。
Java API实现：

UUID.randomUUID();

格式：
xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx (8-4-4-4-12)

样例：
550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

2.2 优缺点

优点：
1）简单，代码方便。
2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题，本地生成，没有网络消耗。
3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对

缺点：
1）生成的ID为32位128个字节的字符串类型，存储占用比较大。
2）生成的ID为字符串类型，如果作为主键存储在数据库时，会导致数据库索引频繁重建
3）字符串类型查询效率较低。
4）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，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。

3. 雪花算法（SnowFlake）

3.1 实现方案

在这里插入图片描述组成部分：
符号位：1bit，正数永远为0
时间戳：41bit，精确到毫秒级别
机器标识：10bit，前5bit为机房标识，后5bit为机器标识。
自定义序列：12bit，可以每一毫秒生成2^12个id

3.2 优缺点

优点：
1）简单高效，生成速度快。
2）时间戳在高位，自增序列在低位，整个ID是趋势递增的，按照时间有序递增。
3）灵活度高，可以根据业务需求，调整bit位的划分，满足不同的需求。

缺点：
1）依赖机器的时钟，如果服务器时钟回拨，会导致重复ID生成。
2）在分布式环境上，每个服务器的时钟不可能完全同步，有时会出现不是全局递增的情况。

4. 基于 Redis自增方案

4.1 实现方案

在这里插入图片描述
组成部分：
符号位：1bit，正数永远为0
时间戳：31bit，秒级
自定义序列：32bit

@Component
public class RedisIDWorker {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final long TIME_STAMP = 1650727974L;

    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 获取当前时间戳
        LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
        long nowTimeStamp = localDateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        // 获取指定的时间戳
        long timeStamp = nowTimeStamp - TIME_STAMP;
        // redis 自增序列，防止生成序列超出限制，每天重置序列
        String currentDate = localDateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"));
        Long increment = stringRedisTemplate.opsForValue().increment(keyPrefix + ":" + currentDate);
        // 高31bit为时间戳，低32bit为自增学列
        return (timeStamp << 31) ^ increment;
    }



}