1. 使用JAVA的UUID生成
算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。
优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险
缺点：长度过长，字母和数字组合，存储冗余，且无序不可读，查询效率低
2. 数据库自增ID
使用数据库的id自增策略，如 MySQL 的 auto_increment、oracle的sequence。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。
优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单
缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，实时操作数据库，大并发时存在性能瓶颈问题
3. 数据库+程序（批量生成ID）
一次按需批量生成多个ID，每次生成都需要访问数据库，将数据库修改为最大的ID值，并在内存中记录当前值及最大值。
优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高了性能
缺点：属于本地生成策略，存在单点故障，如果服务器宕机，重启服务造成ID不连续
4. Redis生成ID
Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
优点：不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库；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：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度；需要编码和配置的工作量比较大。
考虑到单节点的性能瓶颈，可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有3台 Redis。可以初始化每台 Redis 的值分别是1, 2, 3，然后步长都是3。各个 Redis 生成的 ID 为：
随便负载到哪个机确定好，未来很难做修改。步长和初始值一定需要事先确定。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。
另外，比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ，使用 INCR 进行累加。
5.MongoDB生成ID
MongoDB的ObjectId和snowflake算法类似。它设计成轻量型的，不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库，处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。
6.其他一些常用的方案
百度uid生成器：https://github.com/baidu/uid-generator
zookeeper方式生成唯一UUID
snowflake算法生成UUID
参考：http://blog.51cto.com/13792737/2149663
https://www.cnblogs.com/flystar32/p/uuid.html
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