一、为什么要使用分布式ID？
- 比如MySQL的主键ID一般用自增的方式，但如果用分表的话，多个表中会生成重复的ID
二、设计方案
- 使用MySQL的全局表：每获取一次都需要更新数据库，性能差
- 使用redis的自增id
- UUID
- 雪花算法
- …
三、考虑因素
- 有序性：有序的ID能更好地确认数据的位置，也可以提高范围搜索的效率
- 安全性：避免数据泄露
- 可用性：全局ID生成系统的可用性要求非常高，一旦出现故障会造成业务不可用的问题
- 性能：全局ID生成系统需满足整个公司的业务需求，涉及到亿级别的调用，对性能要求较高
四、最佳方案-雪花算法
介绍：雪花算法是目前市面上主流的全局ID解决方案，由64位长度组成的全局ID生成算法，通过对64位区间划分来表述不同含义来实现唯一性
ID划分：
- 最高1位：固定位0（0表示位正数，因为生成的id是正整数，如果是1就是负数了）
- 接下来41位：毫秒级时间戳（2^41/1000606024365=69，也就是大概可以使用69年）
- 再接下来10位：机器码（包括5位datacenterId和5位workerId，最后可以部署2^10=1024台机器）
- 最后12位：序列号（同一毫秒时间戳时，通过这个递增的序列号来区分，即对于同一台机器而言，同一个毫秒时间戳瞎，可以生成2^12=4096个不重复id）
如何使用？：可单独将雪花算法部署到一个单独的服务，然后每一个需要使用全局唯一ID的系统，请求雪花算法服务即可
优点：
- 高并发分布式环境下，每秒可生成百万个不重复ID
- 基于时间戳+同一时间戳下序列号自增，基本保证ID有序递增
- 不依赖第三方或中间件
- 算法简单，在内存中进行，效率高
缺点：
- 依赖服务器时间：服务器时钟回拨时可能会生成重复ID
- 解决：可在算法中记录最后一个生成ID的时间戳来解决，每次生成ID判断当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复ID
- 低并发下生成的ID会大概率位偶数
