# 总结了 7 种 Go 语言生成唯一ID的实用方法，立即收藏，随时备用！

在现代分布式系统中，生成唯一 ID 是一个非常重要的环节，尤其在高并发、跨服务的场景下。

Go 语言中，有很多开源包和方法可以用来生成唯一 ID。

今天咱们就来深入探讨几种常见的生成唯一 ID 的方式，详细列举它们的特性、优点、缺点，以及适用场景。

## 1. 使用 google/uuid 包
**什么是 UUID？**  
UUID（Universally Unique Identifier）是 128 位长的 ID，通常以 36 个字符的格式展示，如 "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"。

**示例代码：**
```go
package main

import (
    "fmt"
    "github.com/google/uuid"
)

func main() {
    id := uuid.New()
    fmt.Println(id.String()) // 输出类似 "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}

特性：

• 唯一性：基于随机数和时间戳组合。
• 无序性：不具备时间排序性。
• 性能：生成速度较快。

优点：

• 适合分布式系统生成全局唯一 ID。
• 无需中央节点，使用简单。

缺点：

• 长度较长，不适合展示在 UI 上。
• 不具备时间排序特性。

适用场景：
分布式环境中的全局唯一 ID 生成，如用户 ID、订单 ID 等。

2. 使用 bwmarrin/snowflake 包

什么是雪花算法？
雪花算法生成 64 位整型 ID，分为 1 位符号位、41 位时间戳、10 位机器 ID 和 12 位序列号。

示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/bwmarrin/snowflake"
)

func main() {
    node, _ := snowflake.NewNode(1)
    id := node.Generate()
    fmt.Println(id)         // 输出类似 "1234567890123456789"
    fmt.Println(id.Int64()) // 获取 int64 类型的 ID
}

特性：

• 唯一性：时间戳、机器 ID 和序列号组合。
• 排序性：具备时间排序特性。
• 性能：生成速度快。

优点：

• ID 紧凑，适合数据库主键或分布式系统。
• 有序性便于插入数据库。

缺点：

• 需要配置机器节点 ID，部署稍复杂。

适用场景：
分布式系统中需要有序的唯一 ID，如订单号、用户 ID 等。

3. 使用 oklog/ulid 包

什么是 ULID？
ULID 是一种可排序的唯一 ID，比 UUID 更具可读性和排序性。

示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/oklog/ulid/v2"
    "math/rand"
    "time"
)

func main() {
    entropy := ulid.Monotonic(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())), 0)
    id := ulid.MustNew(ulid.Timestamp(time.Now()), entropy)
    fmt.Println(id.String()) // 输出类似 "01FHZB1E8B9B8YZW6CVDBKMT6T"
}

特性：

• 唯一性：时间戳与随机数组合。
• 排序性：具备时间排序。
• 可读性：26 个字符，较 UUID 更紧凑。

优点：

• 有序性，便于数据库插入和日志记录。
• 紧凑且易读。

缺点：

• 高并发下有碰撞风险。

适用场景：
消息队列、日志 ID 等需要排序且唯一的场景。

4. 使用 teris-io/shortid 包

什么是短 ID？
shortid 生成简短唯一的 ID，适用于短链或验证码等场景。

示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/teris-io/shortid"
)

func main() {
    id, _ := shortid.Generate()
    fmt.Println(id) // 输出类似 "dppUrjK3"
}

特性：

• 唯一性：基于随机数生成。
• 无序性：不具备时间排序。
• 可读性：短 ID，便于展示。

优点：

• 适合 UI 和用户交互场景。
• 生成简便，不依赖中央节点。

缺点：

• 不具备排序特性。

适用场景：
短链接、验证码、临时文件名等。

5. 使用 rs/xid 包

什么是 XID？
xid 是轻量级的唯一 ID，20 个字符，包含时间戳、机器 ID 和计数器。

示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/rs/xid"
)

func main() {
    id := xid.New()
    fmt.Println(id.String()) // 输出类似 "9m4e2mr0ui3e8a215n4g"
}

特性：

• 唯一性：通过时间戳、机器 ID 和计数器组合。
• 排序性：具备时间排序性。
• 性能：生成速度快。

适用场景：
分布式数据库主键、消息队列等。

6. 使用 segmentio/ksuid 包

什么是 KSUID？
ksuid 是可排序的唯一 ID，27 字符 Base62 编码，包含时间戳。

示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/segmentio/ksuid"
)

func main() {
    id := ksuid.New()
    fmt.Println(id.String()) // 输出类似 "1CHzCEl82ZZe2r2KS1qEz3XF8Ve"
}

特性：

• 唯一性：基于时间戳和随机数生成。
• 排序性：具备时间排序。
• 可读性：27 字符，适合日志记录。

适用场景：
日志、消息队列等需要唯一且具备时间排序的场景。

7. 使用 sony/sonyflake 包

什么是 Sonyflake？
Sonyflake 生成高效的 64 位唯一 ID，由时间戳、机器 ID 和序列号组成。

示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/sony/sonyflake"
)

func main() {
    sf := sonyflake.NewSonyflake(sonyflake.Settings{})
    id, _ := sf.NextID()
    fmt.Println(id) // 输出类似 "173301874793540608"
}

特性：

• 唯一性：时间戳、机器 ID 和序列号组合。
• 排序性：具备时间排序。
• 可扩展性：支持自定义机器 ID 和时间戳精度。

适用场景：
高性能分布式系统，如订单号、日志序列等。

总结

根据业务需求、系统架构和性能要求选择合适的 ID 生成策略，确保系统稳定和高效。