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1、数据库自增长序列或字段, 最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。 优点：1.简单，代码方便，性能可以接受。 2.数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。 缺点：1）不同数据库语法和实现不同，数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。 2）在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下，只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。 3）在性能达不到要求的情况下，比较难于扩展。 4）如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。 5）分表分库的时候会有麻烦。 优化方案： 针对主库单点，如果有多个Master库，则每个Master库设置的起始数字不一样，步长一样，可以是Master的个数。比如：Master1 生成的是 1，4，7，10，Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。这样就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。 2、UUID ,常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。 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。 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）没有排序，无法保证趋势递增。 2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。 3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。 4）传输数据量大 5）不可读。 3、UUID的变种 1）为了解决UUID不可读，可以使用UUID to Int64的方法。 // 根据GUID获取唯一数字序列 public static long GuidToInt64() { byte[] bytes = Guid.NewGuid().ToByteArray(); return BitConverter.ToInt64(bytes, 0); } 2）为了解决UUID无序的问题，NHibernate在其主键生成方式中提供了Comb算法（combined guid/timestamp）。保留GUID的10个字节，用另6个字节表示GUID生成的时间（DateTime）。
private Guid GenerateComb() {
byte[] guidArray = Guid.NewGuid().ToByteArray();
DateTime baseDate = new DateTime(1900, 1, 1);
DateTime now = DateTime.Now;
// Get the days and milliseconds which will be used to build
//the byte string
TimeSpan days = new TimeSpan(now.Ticks - baseDate.Ticks);
TimeSpan msecs = now.TimeOfDay;
// Convert to a byte array
// Note that SQL Server is accurate to 1/300th of a
// millisecond so we divide by 3.333333
byte[] daysArray = BitConverter.GetBytes(days.Days);
byte[] msecsArray = BitConverter.GetBytes((long)
(msecs.TotalMilliseconds / 3.333333));
// Reverse the bytes to match SQL Servers ordering
Array.Reverse(daysArray);
Array.Reverse(msecsArray);
// Copy the bytes into the guid
Array.Copy(daysArray, daysArray.Length - 2, guidArray,
guidArray.Length - 6, 2);
Array.Copy(msecsArray, msecsArray.Length - 4, guidArray,
guidArray.Length - 4, 4);
return new Guid(guidArray); }
用上面的算法测试一下，得到如下的结果：作为比较，前面3个是使用COMB算法得出的结果，最后12个字符串是时间序（统一毫秒生成的3个UUID），过段时间如果再次生成，则12个字符串会比图示的要大。后面3个是直接生成的GUID。
如果想把时间序放在前面，可以生成后改变12个字符串的位置，也可以修改算法类的最后两个Array.Copy。
4、Redis生成ID
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。
可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台Redis。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5，然后步长都是5。各个Redis生成的ID为：
A：1,6,11,16,21
B：2,7,12,17,22
C：3,8,13,18,23
D：4,9,14,19,24
E：5,10,15,20,25
这个，随便负载到哪...点击查看剩余70%
