分库分表后每个表还都从1开始累加肯定有问题，需要全局唯一id的生成器，下面详解各种方案优缺点。
1 数据库自增id
提供一个专门用于生成主键的库，这样服务每次接收请求都
- 先往单点库的某表里插入一条没啥业务含义的数据
- 然后获取一个数据库自增id
- 取得id后，再写入对应的分库分表
优点
简单，是人都会
缺点
因为是单库生成自增id，所以若是高并发场景，就会有性能瓶颈。
若硬是要改进，那就专门开个服务：
- 该服务每次就拿到当前id最大值
- 然后自己递增几个id，一次性返回一批id
- 然后再把当前最大id值修改成递增几个id之后的一个值
但无论怎么说都只是基于单库。
适用场景
分库分表就俩原因
- 单库的并发负载过高
- 单库的数据量过大
除非并发不高，但数据量太大导致的分库分表扩容，可用该方案，因为可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。
并发很低，几百/s，但是数据量大，几十亿的数据，所以需要靠分库分表来存放海量数据。
2 UUID
优点
本地生成，无需数据库依赖
缺点
- UUID过长，作为主键性能太差
- UUID 无序，导致 B+ 树索引写时有着过多的随机写操作
- 写时不能产生有顺序的 append 操作，而需要 insert，将会读取整个 B+ 树节点到内存，在插入这条记录后会将整个节点写回磁盘，这种操作在记录占用空间比较大的情况下，性能下降明显
适用场景
若你是要随机生成文件名、编号之类的，可以用UUID，但是作为主键是不能的！
UUID.randomUUID().toString().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf3 系统时间
获取当前时间即可。但问题是高并发时，会有重复，这肯定不合适啊，而且还可能修改系统时间呢！
适用场景
若用该方案，一般将当前时间跟很多其他的业务字段拼接起来，作为一个id。若业务上你可以接受，那也行。
你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来，组成一个全局唯一的编号，比如订单编号：时间戳 + 用户id + 业务含义编码
4 snowflake算法（主流方案）
twitter开源的分布式id生成算法，把一个64位的long型的id，1个bit是不用的，用其中的41 bit作为毫秒数，用10 bit作为工作机器id，12 bit作为序列号
- 1 bit：不用
因为二进制里第一个bit为如果是1，那么都是负数，但是我们生成的id都是正数，所以第一个bit统一0 - 41 bit：时间戳，单位ms
- bit可以表示的数字多达2^41 - 1，也就是可以标识2 ^ 41 - 1个毫秒值，换算成年就是表示69年
- 10 bit：记录工作机器id
代表该服务最多可以部署在2^10台机器上哪，也就是1024台机器
但是10 bit里5个bit代表机房id，5个bit代表机器id。意思就是最多代表2 ^ 5个机房（32个机房），每个机房里可以代表2 ^ 5个机器（32台机器）。
- 12 bit：记录同一个毫秒内产生的不同id
- bit可以代表的最大正整数是2 ^ 12 - 1 = 4096
也就是说可以用这个12bit代表的数字来区分同一个毫秒内的4096个不同的id
64位的long型的id，64位的long => 二进制
0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 000000002018-01-01 10:00:00 -> 做了一些计算，再换算成一个二进制，41bit来放 ->
0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00机房id，17 -> 换算成一个二进制 ->
10001机器id，25 -> 换算成一个二进制 ->
11001snowflake算法服务，会判断一下，当前这个请求是否是，机房17的机器25，在2175/11/7 12:12:14时间点发送过来的第一个请求，如果是第一个请求
假设，在2175/11/7 12:12:14时间里，机房17的机器25，发送了第二条消息，snowflake算法服务，会发现说机房17的机器25，在2175/11/7 12:12:14时间里，在这一毫秒，之前已经生成过一个id了，此时如果你同一个机房，同一个机器，在同一个毫秒内，再次要求生成一个id，此时我只能把加1
0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000001
比如我们来观察上面的那个，就是一个典型的二进制的64位的id，换算成10进制就是910499571847892992。
public class IdWorker {
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence;
public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
// sanity check for workerId
// 这儿不就检查了一下，要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32，不能小于0
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
System.out.printf(
"worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
// 这个是二进制运算，就是 5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 这个是一个意思，就是 5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId() {
return workerId;
}
public long getDatacenterId() {
return datacenterId;
}
public long getTimestamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public synchronized long nextId() {
// 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(String.format(
"Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字
// 无论你传递多少进来，这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
lastTimestamp = timestamp;
// 这儿就是将时间戳左移，放到 41 bit那儿；
// 将机房 id左移放到 5 bit那儿；
// 将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit；
// 最后拼接起来成一个 64 bit的二进制数字，转换成 10 进制就是个 long 型
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;
}
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
// ---------------测试---------------
public static void main(String[] args) {
IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);
for (int i = 0; i < 30; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
}
}- 41 bit，就是当前毫秒单位的一个时间戳
- 然后5 bit是你传递进来的一个机房id（但是最大只能是32以内）
- 5 bit是你传递进来的机器id（但是最大只能是32以内）
- 剩下的那个10 bit序列号，就是如果跟你上次生成id的时间还在一个毫秒内，那么会把顺序给你累加，最多在4096个序号以内
所以你自己利用这个工具类，自己搞一个服务，然后对每个机房的每个机器都初始化这么一个东西，刚开始这个机房的这个机器的序号就是0。
然后每次接收到一个请求，说这个机房的这个机器要生成一个id，你就找到对应的Worker，生成。
这个算法生成的时候，会把当前毫秒放到41 bit中，然后5 bit是机房id，5 bit是机器id，接着就是判断上一次生成id的时间如果跟这次不一样，序号就自动从0开始；要是上次的时间跟现在还是在一个毫秒内，他就把seq累加1，就是自动生成一个毫秒的不同的序号。
该算法可以确保每个机房每个机器每一毫秒，最多生成4096个不重复的id。
利用这个snowflake算法，你可以开发自己公司的服务，甚至对于机房id和机器id，反正给你预留了5 bit + 5 bit，你换成别的有业务含义的东西也可以的。
参考
- 《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》
