本地id生成器
UUID
UUID有两种包：
github.com/google/uuid，仅支持V1和V4版本github.com/gofrs/uuid，支持所有五个版本
以下简要介绍五个版本的区别：
Version 1：基于时间戳和MAC地址（RFC-4122）Version 2：基于时间戳、MAC地址和POSIX UID/GID（DCE 1.1）Version 3：基于命名值的MD5哈希（RFC-4122）Version 4：基于随机数（RFC-4122）Version 5：基于命名值的SHA-1哈希（RFC-4122）
特点：
提供五个版本选择固定长度为36字节，较长无序
代码：
package mainimport ( "github.com/gofrs/uuid" "fmt")func main() { // Version 1: 时间 + MAC地址 id, err := uuid.NewV1() if err != nil { fmt.Printf("uuid NewUUID err:%+v", err) } // id: f0629b9a-0cee-11ed-8d44-784f435f60a4 length: 36 fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String())) // Version 4: 纯随机数，错误会在内部引发panic id, err = uuid.NewV4() if err != nil { fmt.Printf("uuid NewUUID err:%+v", err) } // id: 3b4d1268-9150-447c-a0b7-bbf8c271f6a7 length: 36 fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))}
ShortUUID
初始值基于UUID Version 4；第二步根据alphabet变量长度（固定57）计算ID长度（固定22）；第三步依次使用DivMod（欧几里得除法和模）返回值与alphabet做映射，合并生成ID。
特点：
基于UUID，但长度比UUID短，固定22字节
代码：
package mainimport ( "github.com/lithammer/shortuuid/v4" "fmt")func main() { id := shortuuid.New() // id: iDeUtXY5JymyMSGXqsqLYX length: 22 fmt.Println("id:", id, "length:", len(id)) // V22s2vag9bQEZCWcyv5SzL 固定不变 id = shortuuid.NewWithNamespace("http://127.0.0.1.com") // id: K7pnGHAp7WLKUSducPeCXq length: 22 fmt.Println("id:", id, "length:", len(id)) // NewWithAlphabet函数可以用于自定义的基础字符串，字符串要求不重复、固定长度57 str := "12345#$%^&*67890qwerty/;'~!@uiopasdfghjklzxcvbnm,.()_+·"}
XID
由时间戳、进程ID、MAC地址和随机数组成。有序性来源于对随机数部分的原子+1操作。
特点：
长度短有序不重复时间戳和随机数原子+1操作，避免了时钟回拨的问题
代码：
package mainimport ( "github.com/rs/xid" "fmt" "crypto/md5")func main() { // hostname+pid+atomic.AddUint32 id := xid.New() containerName := "test" // 由于xid默认使用可重复ip地址填充4 5 6位。 // 实际场景中，服务都是部署在docker中，这里吧ip地址位替换成了容器名 // 这里制取了容器名MD5的前3位，验证会重复，放弃使用 containerNameID := make([]byte, 3) hw := md5.New() hw.Write([]byte(containerName)) copy(containerNameID, hw.Sum(nil)) id[4] = containerNameID[0] id[5] = containerNameID[1] id[6] = containerNameID[2] // id: cbgjhf89htlrr1955d5g length: 12 fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))}
KSUID
由随机数和时间戳组成。时间戳占前4字节，后面均为随机数。
代码：
package mainimport ( "github.com/segmentio/ksuid" "fmt")func main() { id := ksuid.New() // id: 2CWvPg766SUvezbiiV9nzrTZsgf length: 20 fmt.Println("id:", id, "length:", len(id)) id1 := ksuid.New() id2 := ksuid.New() // id1:2CTqTLRxCh48y7oUQzQHrgONT2k id2:2CTqTHf07C09CXyRMHdGKXnY5HP fmt.Println(id1, id2) // 支持ID对比，这个功能比较鸡肋了,目前没想到有用的地方 compareResult := ksuid.Compare(id1, id2) fmt.Println(compareResult) // 1 // 判断顺序性 isSorted := ksuid.IsSorted([]ksuid.KSUID{id2, id1}) fmt.Println(isSorted) // true 降序}
ULID
由随机数和时间戳组成。
代码：
package mainimport ( "github.com/oklog/ulid" "fmt" "time" "math/rand")func main() { t := time.Now().UTC() entropy := rand.New(rand.NewSource(t.UnixNano())) id := ulid.MustNew(ulid.Timestamp(t), entropy) // id: 01G902ZSM96WV5D5DC5WFHF8WY length: 26 fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))}
Snowflake
大名鼎鼎的雪花算法，这里不做过多介绍。相对于UUID来说，雪花算法不会暴露MAC地址更安全、生成的ID也不会过于冗余。雪花的一部分ID序列是基于时间戳的，那么时钟回拨的问题就来了。上面提到的XID，一定程度上避免了时钟回拨的影响。那么什么是时钟回拨，后面会提到。
代码：
package mainimport ( "fmt" "github.com/bwmarrin/snowflake")func main() { node, err := snowflake.NewNode(1) if err != nil { fmt.Println(err) return } id := node.Generate().String() // id: 1552614118060462080 length: 19 fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))}
数据库自增ID
这里常规是指数据库主键自增索引。
优点：
架构简单，容易实现ID有序递增，IO写入连续性好INT和BIGINT类型占用空间较小
缺点：
由于有序递增，易暴露业务量受到数据库性能限制，对高并发场景不友好BIGINT最大是2^64-1，但是数据库单表肯定放不了这么多，那么就涉及到分表如果业务量真的太大了，主键的自增ID涨到头了，会发生什么？报错：主键冲突
Redis生成ID
Grok
马斯克发起的基于大语言模型(LLM)的AI聊天机器人TruthGPT，现用名Grok
437 查看详情 
通过Redis的原子操作INCR和INCRBY获得ID。相比数据库自增ID，Redis性能更好、更加灵活。不过架构强依赖Redis，Redis在整个架构中会产生单点问题。在流量较大的场景下，网络耗时也可能成为瓶颈。
ZooKeeper唯一ID
ZooKeeper是使用了Znode结构中的Zxid实现顺序增ID。Zookeeper类似一个文件系统，每个节点都有唯一路径名（Znode），Zxid是个全局事务计数器，每个节点发生变化时都会记录响应的版本（Zxid），这个版本号是全局唯一且顺序递增的。这种架构还是出现了ZooKeeper的单点问题。
号段模式Leaf-segment
把数据库自增主键换成了计数法。每个业务分配一个biz_tag，并记录各业务最大ID（max_id）、号段跨度（step）等数据。这样每次取号只需要更新biz_tag对应的max_id，就可以拿到step个ID。
优点：
除了拥有自增ID的优点之外，在性能上比自增ID更好扩展灵活使用灵活、可配置性强缓存机制，突发状况下短时间内能保证服务正常运转
缺点：
ID是有序自增，容易暴露信息，不可用于订单在Leaf的缓存ID用完再去获取新号段的间隙，性能会有波动强依赖DB
增强版Leaf-segment
增强版是对上面描述的缺点2进行的改进——双cache。在Leaf的ID消耗到一定百分比时，常驻的后台进程会预先去号段服务获取新的号段并缓存。具体消耗百分比、及号段step根据业务消耗速度来定。
Tinyid
和增强版Leaf-segment类似，也是号段模式，提前加载号段。
Leaf-snowflake时钟回拨
服务器上的时间突然倒退回之前的时间。可能是认为的调整时间；也可能是服务器之间的时间校对。
实现方案：
使用Zookeeper顺序增、全局唯一的节点版本号，替换了原有的机器地址。解决了时钟回拨的问题。前面介绍ZooKeeper的缺点，强依赖ZooKeeper、大流量下的网络瓶颈。下图的方案在Leaf-snowflake中通过缓存一个ZooKeeper文件夹，提高可用性。运行时，运行时，时差小于5ms会等待时差两倍时间，如果时差大于5ms报警并停止启动。
以上就是Go全局唯一ID选型集合的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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