自去年开始，中台话题的热度不减，很多公司都投入到中台的建设中，从战略制定、组织架构调整、协作方式变动到技术落地实践，每个环节都可能出现各种各样的问题。技术中台最坏的状况是技术能力太差，不能支撑业务的发展，其次是技术脱离业务，不能服务业务的发展。前者是能力问题，后者是意识问题。在本专题中，伴鱼技术团队分享了从 0 到 1 搭建技术中台的过程及心得。
前言
ID 生成器在前后端系统内都比较常见，应用场景广泛，如：订单 ID、账户 ID 、流水号、消息 ID 等等。常见的 ID 类型如下：
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UUID 和 GUID：GUID 和 UUID 本质类似，GUID 来源于微软。一个 UUID 是一个 16 字节(128 bit)的数字。 UUID 由网卡 MAC 地址、时间戳、名字空间( Namespace )、随机或伪随机数、时序等元素进行生成。优点：在特定范围内可以保证全局唯一；生成方便，单机管理即可。缺点：所占空间比较大；无序，在插入数据库时可能会引起大规模数据位置变动，性能不友好。
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数据库自增 ID：主要基于关系数据库如 MySQL 的 auto_increment 自增键，在业务量不是很大时使用比较方便。基于数据库自增字段也有一些变种，如下面会介绍到的号段模式。优点：实现成本低，直接基于DB实现，不需要引入额外组件；能够实现单调自增，递增场景友好。缺点：需要考虑高可用、横向扩展问题。
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snowflake ：雪花算法由毫秒时间戳( 41 位) + 机器 ID( workerId 10 位) + 自增序列( 12 位)，理论上最多支持 1024 台机器每秒生产 400w 个 ID。雪花算法综合考虑了性能、全局唯一、趋势自增、可用性等，是一种非常理想的 ID 生成算法，也是伴鱼内部使用最为广泛的 ID 生成算法。
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