外观
UUID、雪花算法保证分布式高并发电商系统订单号唯一
引言
在电商系统中，生成唯一的订单号至关重要，这关系到订单的准确追踪、管理和查询。
常用方法
1、数据库自增
原理：在数据库中给某个列设置为自增列，并且给该列设置一个初始值。每当有新的订单生成时，该列的值会自动增加，从而确保每个订单都有一个唯一的编号。
优点：实现简单，易于理解和维护。
缺点：在分布式系统或高并发环境下，数据库自增方式可能会遇到性能瓶颈，且当数据库进行分库分表时，订单号可能会重复。
2、UUID（通用唯一识别码）
原理：UUID 按照开放软件基金会（OSF）指定的标准进行计算，用到了以太网卡地址（MAC）、纳秒级时间、芯片 ID 码等，确保每个生成的 UUID 都是唯一的。
优点：全局唯一，生成简单。
缺点：可读性差，数据库查询效率较低，且 UUID 通常较长，不利于用户记忆和存储。
3、雪花算法（Snowflake）
原理：Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，可以产生 64 位的 ID。其中第一位是固定的正数标识，41 位用于存储时间戳，剩下的为机器 ID 和序列号。通过时间戳、机器 ID 和序列号的组合，确保每个 ID 都是唯一的。
优点：生成速度快，全局唯一，适用于分布式系统和高并发环境。
缺点：生成的 ID 较长，不利于用户记忆和存储。
4、时间戳+随机数/自增长数字
原理：使用时间戳作为基础，然后加上随机数或自增长数字来确保唯一性。例如，“2023102912345678”（时间戳）+“987654”（随机数）或自增长数字。
优点：生成简单，可读性强（包含时间信息）。
缺点：在极端情况下（如高并发、大量订单生成时），可能会存在重复的风险。因此，需要确保随机数或自增长数字的位数足够长，以降低重复的概率。
5、自定义规则
原理：根据业务需求自定义订单号的生成规则。例如，可以使用“字母+数字”的组合方式，其中字母代表特定的业务含义（如订单类型、支付类型等），数字则用于确保唯一性。
优点：灵活性强，可以根据业务需求进行定制。
缺点：需要确保自定义规则的复杂性和唯一性足够高，以避免重复和冲突。同时，自定义规则可能不利于后续的维护和扩展。
UUID 介绍
UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一识别码）是一种软件建构的标准，也是被开放软件基金会（OSF）的分布式计算环境（DCE）所采纳。UUID 的目的是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的识别信息，而不需要通过中央控制端来分配。
UUID 由一组 32 个十六进制的数字组成（总共 36 个字符，包括 4 个连字符），通常被表示为 8-4-4-4-12 的形式，分为五段，形式为：xxxxxxxx-xxxx-Mxxx-Nxxx-xxxxxxxxxxxx，其中 M 表示 UUID 的版本，N 为 UUID 的变体（Variants）。
UUID 的例子：
123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000 这是一个标准的 UUID 格式，用于唯一标识某个对象或实体。
在实际应用中，UUID 的具体值是由算法生成的，确保在全球范围内是唯一的（尽管存在极小的碰撞概率）。UUID 广泛应用于数据库、软件、互联网等领域，用于确保数据的唯一性和一致性。
需要注意的是，虽然 UUID 的格式是固定的，但具体的值（即那些十六进制数字）是随机生成的，因此每次生成的 UUID 都是不同的（除非是通过相同的算法和相同的输入参数生成的）。
雪花算法介绍
雪花算法（Snowflake Algorithm）是 Twitter 开源的一种分布式唯一 ID 生成算法，它生成的 ID 并不是传统意义上的字符串，而是一个 64 位的长整型数字。这个 64 位的数字被划分为多个部分，每个部分都有其特定的含义。
以下是雪花算法生成的 ID 的详细结构和几个例子：
1、雪花算法 ID 的结构
1、符号位（1 位）：最高位是符号位，始终为 0，这保证了生成的 ID 为正数。
2、时间戳（41 位）：接下来的 41 位用于存储生成 ID 的时间戳，单位是毫秒。这 41 位可以表示的数字多达 2^41-1 个毫秒值，换算成年就是大约 69 年的时间。
3、机器 ID（10 位）：再接下来的 10 位用于标识不同的机器或数据中心。这 10 位可以进一步细分为机房 ID（5 位）和机器 ID（5 位），但具体划分可以根据实际需求来调整。不过，总的机器 ID 位数是 10 位，这意味着最多可以支持 1024 台机器（2^10）。
4、序列号（12 位）：最后的 12 位用于标识在同一毫秒内生成的不同 ID。这 12 位可以表示的最大正整数是 4095（2^12-1），也就是说，可以用这个 12 位的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 ID。
2、雪花算法的示例
以下是几个雪花算法生成的结果（ID）示例，这些 ID 是 64 位的长整型数字，在十进制下的表示：
ID 示例 1： 十进制表示：6878880016384942081 备注：这个 ID 是假设在某个特定时间戳、某个特定机器 ID（如 1）和某个序列号（如 1）下生成的。
ID 示例 2： 十进制表示：6878880016384942082 备注：这个 ID 与示例 1 几乎相同，但序列号增加了 1，表示在同一毫秒内紧接着生成的下一个 ID。
ID 示例 3： 十进制表示：6878880016385786881 备注：这个 ID 与示例 1 和示例 2 在时间戳上有所不同（假设是下一毫秒），机器 ID 相同，序列号为 1，表示在新的一毫秒内生成的第一个 ID。
ID 示例 4： 十进制表示：6878880017418326017 备注：这个 ID 与前面的示例在时间戳和机器 ID 上都有所不同，表示在不同时间、不同机器上生成的 ID。
上述 ID 示例是假设性的，实际生成的雪花算法 ID 将取决于生成时的具体时间戳、机器 ID 配置和序列号。由于雪花算法生成的 ID 是全局唯一的，因此在实际应用中，每个 ID 都是独一无二的，不会与其他 ID 重复。
另外，由于雪花算法生成的 ID 包含了时间戳信息，因此它们还具有时间有序性，即可以按照 ID 的大小来判断生成的时间先后顺序。这一特性使得雪花算法在分布式系统中具有广泛的应用价值。
3、雪花算法的二进制与十进制
雪花算法生成的结果是 64 位的长整型数字，这是指其在二进制形式下的位数。然而，当将这些二进制数字转换为十进制表示时，其长度并不是固定的 64 位数字，而是取决于该二进制数字在十进制下的具体值。
在二进制系统中，一个 64 位的数字可以表示的最大值是 2^64-1，这是一个非常大的数。但是，在十进制系统中，这个数会被表示为一个远少于 64 位的数字（尽管其实际值仍然是一个 64 位二进制数所能表示的范围内的数）。例如，二进制数“1111111111111111111111111111111111111111”（64 个 1）在十进制下表示为“18446744073709551615”，这是一个 19 位的十进制数。
因此，在理论上，一个 64 位的二进制数可以表示的最大值是 2^64-1，即 18446744073709551615。这个数在十进制下是一个 19 位的数字。但是，雪花算法生成的 ID 并不会每次都达到这个最大值，因此其十进制表示的长度通常会小于 19 位。
总结
雪花算法在正常情况下能够高效地生成全局唯一的 ID。然而，在极端情况下（如时钟回拨、序列号溢出或网络分区等），理论上仍然存在生成重复 ID 的可能性。因此，在使用雪花算法时，需要充分考虑这些潜在风险，并采取相应的措施来降低重复 ID 的概率。