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- 数据库自增 id
- 设置数据库 sequence 或者表自增字段步长
- uuid
- 系统当前时间戳+xxx
- snowflake 算法
数据库自增 id
搞一个数据库，什么也不干，就用于生成主键。
你的系统里每次得到一个 id，都需要往那个专门生成主键的数据库中通过插入获取一个自增的id，拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。
优点：方便简单。
缺点：单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的；如果你硬是要改进一下，那么就专门开一个服务出来，这个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；但是无论如何都是基于单个数据库。
适合的场景：系统并发不大，只是因为数据量大的原因而去做的分库分表的话，可以采用这种方式。
设置数据库 sequence 或者表自增字段步长
可以通过设置数据库 sequence 或者表的自增字段步长来进行水平伸缩。
比如说，现在有 8 个服务节点，每个服务节点使用一个 sequence 功能来产生 id，每个 sequence 的起始 id 不同，并且依次递增，步长都是8
适合的场景：在用户防止产生的 id 重复时，这种方案实现起来比较简单，也能达到性能目标。但是服务节点固定，步长也固定，将来如果还要增加服务节点，就不好搞了。
uuid
优点：本地生成，不需要基于数据库；
缺点：uuid 太长了、占用空间大；作为主键性能太差：uuid 不具有有序性，会导致 b+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作（连续的 id 可以产生部分顺序写），还有，由于在写的时候不能产生有顺序的 append 操作，而需要进行 insert 操作，导致频繁的进行页分裂，性能下降明显。
适合的场景：如果你是要随机生成个什么文件名、编号之类的，你可以用 uuid，但是作为innodb表的主键是不能用 uuid 的。
uuid.randomuuid().tostring().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf
系统当前时间戳+xxx
适合的场景：一般如果用这个方案，是将当前时间戳跟很多其他的业务字段拼接起来，作为一个 id，如果业务上你觉得可以接受，那么也是可以的。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。
snowflake 算法
snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为时间戳（毫秒数），用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。
- 1 bit：不用，为啥呢？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 统一都是 0。
- 41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 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年的时间。 - 10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个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：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，12 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 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000
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