如何实现不重复的id生成呢？

这里还是要推荐下小编的web前端学习q u n:6879+584+61，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份最新的web前端资料和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。

以下就是小编为大家整理的方案：

第一个就是UUID

UUID 是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成的API。按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字

UUID由以下几部分的组合：

（1）41位的时间序列（精确到毫秒，41位的长度可以使用69年）

（2）10位的机器标识（10位的长度最多支持部署1024个节点）

（3）12位的计数顺序号（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）最高位是符号位，始终为0。

优点：本地生成，数据库压力减轻了

缺点：长度过长，而且还是无序的

第二个就是基于数据库生成

单独搞一台数据库，

设置自动增长，用于记录增长值

然后所有id生成都去请求它

优点：简单，高效

缺点：需要单独部署，大并发下性能比较低

snowflake的结构如下(每部分用-分开):

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点），最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

一共加起来刚好64位，为一个Long型。(转换成字符串后长度最多19)

snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。经测试snowflake每秒能够产生26万个ID。

优点：生成的id是Long类型，递增

缺点：每台机器上的时间不一样，会产生不了递增的情况

redis是很好用的缓存。

Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。

优点：数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助,高并发也行，可以设置Redis集群来生成。

缺点：redis配置有些麻烦，代码量多。

如果大家有更好的方式方法，欢迎大家留言评论，一起进步。