一、概述
背景：随着数据库数据量的增长, 基于性能原因需要进行分库分表，分库分表会导致主键ID重复问题。
特点：
全局唯一性[必须];趋势递增[非必须]。由于互联网大部分采用Mysql的Innodb引擎,因此保持有序主键ID有利于insert的效率;单调递增[非必须]。保证下一个ID大于上一个ID，可以保证事务版本号,排序等特殊场景需求；信息安全[非必须]。如果ID是连续的，容易被爬虫爬取数据。
二、实现方案
2.1 Java原生UUID
Universally Unique Identifie，通用唯一标识码的简称。为了保证唯一性，通用UUID规范使用MAC地址、时间戳、名字空间以及随机数等元素，保证UUID的唯一性。UUID通常由32个16进制数字，以"-"分成5段，形式为8-4-4-4-12，因此UUID理论上总数为16^32个。
优点：性能非常高，本地生成，不依赖网络；
缺点：ID是随机生成的，不连续的，影响性能。
2.2 自增ID + 步长
利用数据库自增主键，不同机器设置不同步长，步长和机器数相同(参考主键生成策略)。
优点：满足全局ID唯一性,同时利用了数据库自增主键ID，提高了性能；
缺点：
- 只能趋势递增，无法保证单调递增；
- 机器数是固定死的，一旦需要扩容，那么需要重新设置步长。
2.3 号段模式
从数据库中获取一个号段范围，比如说[1,1000]生成1到1000的自增ID加载到内存中。需要额外设置一张表记录号段相关的信息。
优点：由比较成熟的方案。类似于百度Uidgenerator，美团Leaf
缺点：依赖于数据库实现。
2.4 Redis实现
通过INCR和INCRBY类似的自增原子命令，由于Redis单线程特点，可以保证ID的唯一性和有序性。
优点：Redis性能比较好，且可以保持唯一性和有序性
缺点：
- 在并发请求高的情况下，需要
Redis集群部署，这就要求和Mysql类似，设置步长;- 需要依赖Redis实现，引入Redis组件
2.5 雪花算法(SnowFlake)
前言：是Twitter开源的由64位整数组成分布式ID，性能较高，并且在单机上递增。
雪花算法总共64位，具体信息为：
- 1bit是
符号位，始终是0，表示为正数;- 41bit是
时间戳，单位位毫秒。41位的二进制可以使用69年，且时间是永恒递增的，所以ID总趋势是递增的- 10bit是
机器标识。可以全部当作机器ID，也可以标识【机房ID + 机器ID】，最多可以表示位1024台机器；- 12bit是
计数序列号，即在同一台机器同一时间前提下，还可以生成不同的ID，12bit理论上可以生成4096个ID。
优化点1：
由于41位是时间戳，我们的时间计算是从1970年开始的，只能使用69年。因此，可以考虑将1970修改为项目上线时间，为了不浪费，其实我们可以用【时间的相对值】，也就是以项目开始的时间为基准时间，往后可以使用69年。获取唯一ID的服务，对处理速度要求比较高，所以我们全部使用【位运算以及位移】操作，获取当前时间可以使用System.currentTimeMillis()。
优化点2：时间回拨问题
什么是时间回拨问题呢？就是服务器上的时间突然倒退到之前的时间。
- 人为原因，把系统环境的时间改了。
- 有时候不同的机器上需要同步时间，可能不同机器之间存在误差，那么可能会出现时间回拨问题。
解决方案：
- 回拨时间小的时候，不生成 ID，
循环等待到时间点到达;- 如果间隔过大，阻塞等待，肯定是不可取的，因此要么超过一定大小的回拨直接报错，拒绝服务，或者有一种方案是利用
拓展位，回拨之后在拓展位上加1就可以了，这样ID依然可以保持唯一。但是这个要求我们提前预留出位数，要么从机器id中，要么从序列号中，腾出一定的位，在时间回拨的时候，这个位置+1
优点：
1. 保证了全局唯一，且在单机器上趋势是递增的，并发场景下性能依然优异；
2. 可根据自身业务特性分配bit位，比较灵活。
缺点：
1. 强依赖时钟；
2. 分布式下虽然趋势递增，但不是单调递增的
三、总结
最佳实践：一般来说，继续采用Mysql的主键ID当作逻辑主键ID，没任何含义；使用分布式全局ID当做业务主键ID，定义为no_null和unique。
