订单编号是快递单号吗(怎样查货运物流货到哪里了)

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ID的独特设计在我们的系统开发中非常重要。几乎所有的系统设计都离不开ID码，比如电商订单号、快递单号等。好的ID编码设计可以提高数据存储和检索的效率，方便分布式系统的部署。

常用分布式ID算法常用的分布式ID算法

在此，我们对几种常用的ID编码方法进行了梳理和比较，以供参考。相关算法对应不同编程语言的实现，网上可以找到很多例子。

雪花算法

雪花，twitter中分布式项目使用的ID生成算法，目前比较受开发者欢迎，下面简单介绍一下。

雪花ID的64位二进制结构如下:

Snowflake的64位二进制结构雪花的64位二进制结构

第一段的第1位未使用，始终固定为0。第二段41位是毫秒时间(41位的长度可以用69年)。第三段的10位是worker ID(10位的长度最多可以支持1024个节点的部署)。第四段，12位，是毫秒内的计数(12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列号)。

在商业中，我们可以将64位二进制转换为十进制长整数。因为是按时间生成的，所以有序，数据检索性能高。

示例ID: 27206497290486784

优势:

1.它不依赖于系统或数据库。

2.性能好，稳定性高。

缺点:

1.时钟回调:它强烈依赖于机器时间。如果机器上的时钟被修改和回调，也可能导致主键重复。

2.手动配置:WorkerId(机器Id)在需要部署时手动配置，WorkerId不能重复，在项目部署时需要特别注意。

UUID / GUID

UUID(通用唯一标识符)通用识别码，GUID(全球唯一标识符)全球唯一标识符。UUID是一个标准，GUID是UUID的实现之一。UUID编码结构如下:

UUID格式结构UUID格式结构

1~8位采用系统时间，精确到毫秒级，保证时间的唯一性。9~16位采用底层IP地址，在服务器集群中是唯一的。通过使用当前对象的HashCode值，7 ~ 24位在内部对象上是唯一的。25~32位是调用方法的随机数，在一个对象内以毫秒为单位是唯一的。示例ID:652 b83c 2-e18b-41d 4-a266-55 f63d 12 df 0

优势:

降低全局节点的压力，使得主键生成速度较快。跨服务器合并数据方便。

缺点:

UUID占用16个字符，空间占用较多。不是递增的有序数字，数据写入IO随机性大，因此检索效率会有所降低。

Redis自增

当使用数据库生成ID的性能不够时，可以尝试使用Redis生成ID。这主要取决于Redis是单线程的，所以也可以用来生成全局唯一的ID。这可以通过使用Redis的原子操作INCR和INCRBY来实现。

优势:

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。

数据库的主键自增

易于实现，一种常见的ID生成方法，通过数据库本身主键的自增量功能实现。

优势:

INT和BIGINT类型占用空间较小。主键自动增长，IO写入连续性好。数字类型查询速度优于字符串。

缺点:

并发性能不高，受限于数据库性能。分库分表，需要改造，复杂。自增有规律，会导致数据泄露。

其他分布式ID

1.Didi TinyID

Github地址:GitHub-Didi/Tinyid:id Generator id Generator分布式ID生成系统，一个易用、高性能、高可用的ID生成系统

2.百度UidGenerator

Github地址:github-Baidu/uid-generator:uniqueid生成器

3.美团叶子

Github地址:github-美团-大众点评/leaf:分布式id生成服务

4.数据库集群模式

利用数据库集群的模式，扩展数据库自增ID。

5.基于数据库的数字分段模式。

从数据库中批量获取自增ID，每次从数据库中取出一个号段范围，例如[11000]代表1000个ID，一旦这个号段ID用完，具体的业务服务将从数据库中申请一个新的号段。

总结

上述解决方案通常用于分布式全局唯一ID。ID编码方式的选择需要根据数据存储的大小空、数据检索的效率、系统是否易于移植等要求来进行。每种编码方式都不是完美的，需要我们根据自己的实际业务情况进行动态选择和调整。