1. 是什么？
分布式 ID 就是在分布式项目中我们给数据库记录用的 ID。和单机版项目有啥不同呢？单机版的我们可以用 数据库自增等方式来生成 ID，但是分布式项目中，项目部署在好几台机器上，数据库自增也是有可能会出现重复的情况。所以就需要一种算法来生成适用于分布式系统的 ID。
2. 生成分布式 ID 的算法要求：
- 全局唯一：生成的 ID 必须全局唯一；
- 趋势递增：我们应该尽量选择有序的主键来保证索引的性能；
- 单调递增：尽量保证下一个的 ID 大于上一个；
- 信息安全：如果是连续的 ID，攻击者很容易就猜出下一条记录的 ID，所以有些情况下尽量让 ID 无规则；
- 含时间戳：含时间戳便于追踪。
3. 生成分布式 ID 系统的可用性要求：
我们用一个系统来生成分布式 ID，那么这个系统必须符合以下条件：
- 高可用：要保证在99.999%的情况下能够生成一个唯一的分布式 ID；
- 低延迟：生成分布式 ID 的速度一定要快；
- 高QPS：假如一下子来10w个生成分布式 ID 的请求，服务器要能扛得住并且能够一下子生成10w个。
4. 分布式 ID 的生成方案：
UUID：包含32个16进制的数字，以连字符分割成五段，格式是8-4-4-4-12。优点是性能好，本地生成，没有网络消耗。缺点是它无序，不能生成递增的 ID，而且很长，入库性能差，因为 MySQL的 是 B+ 树索引，每插入一条新数据，都会对索引进行改造，因为 UUID 的无序，每次插入数据时 B+ 树的改造就会很大，也就是导致索引分裂。
数据库自增：我们可以专门搞个表，利用 MySQL 的replace into 语句来生成 ID。比如创建一个表：
create table t_test(
id bigint(20) unsigned not null auto_increment primary key,
col char(1) not null default '',
unique key col (col)
)
然后我们可以执行语句：
replace into t_test (col) values('a');
每执行一次，t_test 表的 id 字段值就会自增，我们就可以用这个 id 来做分布式 ID。这个方案对于并发量不高的系统足够了，但是并发量高的话还是不行的。首先用来生成 ID 的这个 MySQL 扛不住高并发，一秒钟生成10w个肯定是做不到的。
- 使用 redis 生成分布式 ID：因为 redis 的命令是原子操作的，所以可以使用 incr 和 incrby 来生成分布式 ID。但是这个方案也不是很完美，因为 redis 是集群的话，我们同样需要设置不同的自增步长，同时 key 要设置过期时间。集群有多少台，步长这么设置这些都是要考虑的。而且为了一个 ID 要部署和维护一套 redis 的集群，成本偏高。
所以以上三种方案都存在一定的缺点，现在比较流行的是用雪花算法。
5. 雪花算法：
雪花算法是推特开源的一套用于生成分布式 ID 的算法。它可以生成一个 64bit 大小的整数，类型是 Long，转成字符串后最长是19位。
(1). 雪花算法的组成：
0 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 0000000000 0000000000 00
1bit符号位 这 41 bit 是时间戳 10 bit 工作进程位 12bit 序列号位
1 + 41 + 10 + 12 的结构，总共 64bit，所以刚好可以对应 java 的 long 类型，所以雪花算法生成的 id 就用 long 类型存储。
- 符号位永远是0，0表示整，1表示负，我们生成的 id 肯定不希望是负的；
- 时间戳是41位，假如全都是1，那就是2的41次方减1，该值是毫秒，换算成年就是69.73年，所以说雪花算法可以用大约69年，从1970开始，可以用到2039年。
- 工作进程位是10bit，并且这10bit有5bit是机房号，5bit是机器编号，2的5次方是32，所以就支持32个机房，每个机房32台机器，总共就支持1024个节点。
- 序列号位是12bit，用来记录同毫秒内产生的不同 id。2的12次方减1是4095，表示同一机器在同一毫秒内可以生成4095个 ID。
(2). 怎么用？
hutool 工具包已经给我们封装好了，只需要在项目中引入：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/cn.hutool/hutool-captcha -->
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-captcha</artifactId>
<version>5.6.6</version>
</dependency>
然后通过如下方式即可获取到雪花算法生成的 ID：
public class SnowFlakeUtil {
public static long snowFlakeId(long workerId, long datacenterId){
Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(workerId, datacenterId);
return snowflake.nextId();
}
public static void main(String[] args){
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
// 机器的workerId
long workerId = 1;
// 机房ID
long datacenterId = 1;
for (int i = 0; i < 20; i++) {
service.submit(() ->{
System.out.println(snowFlakeId(workerId, datacenterId));
});
}
service.shutdown();
}
}
(3). 雪花算法优缺点：
优点是简单易用，有序递增，带时间戳，也满足信息安全。缺点也有，就是依赖机器时钟，可能会有时钟回拨问题。如果两台服务器的时间不同步，可能会导致生成重复的 ID。
(4). 雪花算法的优化：
百度开源的 UidGenerator 和美团开源的 Leaf 就解决了时钟回拨问题。
