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！

最新推荐文章于 2025-03-17 07:00:00 发布

程序员新亮

最新推荐文章于 2025-03-17 07:00:00 发布

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文章标签： golang 开发语言后端

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XinLiangTalk/article/details/142381830

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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，通过一定的算法生成，通常以 36 个字符的格式展示，如 "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"。

UUID 非常适合分布式系统中需要生成全局唯一 ID 的场景。

使用示例

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，生成全局唯一的 ID。
无序性：UUID 是随机生成的，不具有时间排序性。
性能：UUID 的生成速度较快，适合高并发环境。

优点

非常适合分布式系统中的全局唯一 ID 生成。
无需依赖中央节点，生成 ID 简单易用。

缺点

长度较长（36 个字符），不适合用于显示在 UI 上。
不具备时间排序特性。

适用场景

分布式环境中生成全局唯一 ID，例如用户 ID、订单 ID 等。

2. 使用 `bwmarrin/snowflake` 包

什么是雪花算法？

雪花算法（Snowflake）是 Twitter 开发的唯一 ID 生成算法。它生成 64 位的整型 ID，分为：1 位符号位、41 位时间戳、10 位机器 ID 和 12 位序列号。

这样可以保证在分布式环境中生成唯一的、有序的 ID。

使用示例

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：由时间戳、机器 ID 和序列号组成，保证了全局唯一性。
排序性：ID 基于时间戳生成，具备时间排序特性。
性能：生成速度非常快，适用于高并发环境。

优点

ID 紧凑，适合用于数据库的主键或分布式系统的唯一 ID。
生成的 ID 有序，方便插入有序数据库。

缺点

需要配置机器节点 ID，部署时稍微复杂。

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（Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier）是一种可排序的唯一 ID 生成方案。它的目标是提供一种比 UUID 更具可读性和排序性的唯一 ID。

使用示例

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：基于时间戳和随机数的组合，保证全局唯一性。
排序性：ID 基于时间戳生成，具备排序特性。
可读性：使用 26 个字符的 Base32 编码，较 UUID 更紧凑。

优点

具备时间有序性，方便插入有序数据库。
紧凑且易读，适合展示和日志记录。

缺点

在极高并发场景下，存在理论上的碰撞可能。

适用场景

需要排序且唯一的 ID，如消息队列、日志 ID 等。

4. 使用 `teris-io/shortid` 包

什么是短 ID？

shortid 是一种用于生成简短、唯一 ID 的工具，适合需要短链或验证码的场景。生成的 ID 是 7-14 个字符，包含字母、数字、特殊字符。

使用示例

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，具有较高的唯一性。
无序性：生成的 ID 无时间排序特性。
可读性：短 ID 的长度适中，便于展示。

优点

生成的 ID 短小，适合在 UI 和用户交互中展示。
不依赖中央节点，适合单机使用。

缺点

不具备排序特性，不能用于需要时间顺序的场景。

适用场景

短链接、验证码、临时文件名等场景。

5. 使用 `rs/xid` 包

什么是 XID？

xid 是一种轻量级的全局唯一 ID 生成方案。长度为 20 个字符，包含 4 字节的 Unix 时间戳、5 字节的全局唯一机器 ID 和 3 字节的计数器。

使用示例

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，保证全局唯一性。
排序性：ID 具备时间排序性，适合检索和排序。
性能：生成 ID 速度非常快。

适用场景

分布式系统中需要紧凑唯一 ID，如数据库主键、消息队列等。

6. 使用 `segmentio/ksuid` 包

什么是 KSUID？

ksuid 是一种可排序的唯一 ID，27 字节的 Base62 编码字符串，包含时间戳信息，方便时间排序。

使用示例

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、随机数生成，全局唯一。
排序性：具备时间排序特性，适合检索和排序。
可读性：27 字符的 Base62 字符串，适合展示和日志记录。

适用场景

需要唯一且具备时间排序特性的场景，如日志、消息队列等。

7. 使用 `sony/sonyflake` 包

什么是 Sonyflake？

sonyflake 是一种高效、分布式的唯一 ID 生成算法，生成的 ID 是 64 位整数，由时间戳、机器 ID 和序列号组成。

使用示例

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：基于时间戳、机器 ID 和序列号，确保唯一性。
排序性：具备时间排序特性。
可扩展性：支持自定义机器 ID 位数和时间戳精度。

适用场景

高性能分布式环境，如订单号、日志序列。

最后

咱们使用表格总结一下 ~

方法	特性	有序性	长度	适用场景
UUID	全局唯一	无序	长（36）	分布式环境、标识符
Snowflake	全局唯一、排序	有序	中（64位）	高性能分布式系统
ULID	全局唯一、可排序	有序	中（26）	日志、消息队列
XID	全局唯一、时间排序	有序	中（20）	分布式数据库主键
KSUID	全局唯一、时间排序	有序	中（27）	日志、消息队列
ShortID	简短唯一	无序	短（7-14）	短链接、验证码
Sonyflake	高性能、全局唯一、排序	有序	中（64位）	分布式系统