一、分布式ID
ID可以唯一标识一条记录。
对于单体架构，我们可以使用自增ID来保证ID的唯一性。但是，在分布式系统中，简单的使用自增ID就会导致ID冲突。这也就引出了分布式ID问题。分布式ID也要求满足分布式系统的高性能、高可用、高并发的特点。
二、雪花算法
世界上不存在两片一样的雪花。
雪花算法（Snowflake），是Twitter公司提出的一种分布式ID生成算法，是分布式ID问题的经典解决方案。此算法生成的是一个64bit（8字节）的ID，在Java中使用8字节的long来存放，在数据库推荐用bigint来存储。
雪花ID结构如下所示，由1bit符号位 + 41bit时间戳 + 10bit工作机器ID + 12bit序列号组成。
- 符号位：恒为0，保证生成的ID为正整数。
- 时间戳：用于记录时间戳的毫秒数，通常选用项目上线时间作为时间戳的相对起点。41bit的时间戳可以保证69年的使用，对于普通的项目绝对是够用了。
- 工作机器ID：10bit的机器ID可以分为两部分，机房ID + 机器ID。这两部分的长度分配没有具体要求，可以根据具体情况动态调整。
- 序列号：用于区分在同一时间戳内，同一机器生成的ID。12bit一共可以标识4096个ID。
从上面的介绍中，我们不难看出雪花算法可以（优点）：
- 在高并发的情况下保证分布式ID的全局唯一性。
- 生成的ID按照时间升序排列。
三、时钟回拨问题
时钟回拨，就是服务器上的时间突然倒退回之前的时间，时钟回拨会导致ID不唯一的问题。出现时钟回拨的原因可能是：
- 人为更改系统时间。
- 有时候不同的机器上需要同步时间，可能不同的机器存在误差，也会出现时钟回拨。
出现时钟回拨后，我们要怎么解决呢？根据回拨的时间长短的不同，可以采取不同的应对方案。
- 如果回拨的时间较短，直接在这段时间内拒绝服务，不生成ID。
- 如果回拨的时间较长，直接阻塞是不可取的。可以提前在机器ID或者序列号中留出拓展位置0，当出现时钟回拨时，将拓展位置1，这样也可以保证生成ID的唯一性。
四、其他分布式ID解决方案
- UUID：Universally Unique Identifier，通用唯一识别码。但是存在长度过长（128bit）和完全随机（无序）两个缺点。如果在数据库中作为主键，一个与业务完全无关，二是更占存储空间且无序（用于索引效率低，详情请对照B+树）。
- Redis自增：可以利用redis的原子操作incr来实现分布式ID，但是redis作为一个内存数据库，需要考虑持久化问题。如果用RDB方式持久化，redis宕机可能会导致ID重复。若采用AOF的每修改同步策略虽然能解决重复ID问题，但重启redis的恢复时间会很长。
- 美团leaf算法：跟雪花算法其实是一个思想，这篇博客有详细讲☞传送门。
