典型回答
首先，我们需要明确通常的分布式 ID 定义，基本的要求包括：
-
全局唯一，区别于单点系统的唯一，全局是要求分布式系统内唯一。
-
有序性，通常都需要保证生成的 ID 是有序递增的。例如，在数据库存储等场景中，有序 ID 便于确定数据位置，往往更加高效。
目前业界的方案很多，典型方案包括：
-
基于数据库自增序列的实现。这种方式优缺点都非常明显，好处是简单易用，但是在扩展性和可靠性等方面存在局限性。
-
基于 Twitter 早期开源的Snowflake的实现，以及相关改动方案。这是目前应用相对比较广泛的一种方式，其结构定义你可以参考下面的示意图。
整体长度通常是 64 （1 + 41 + 10+ 12 = 64）位，适合使用 Java 语言中的 long 类型来存储。
头部是 1 位的正负标识位。
紧跟着的高位部分包含 41 位时间戳，通常使用 System.currentTimeMillis()。
后面是 10 位的 WorkerID，标准定义是 5 位数据中心 + 5 位机器 ID，组成了机器编号，以区分不同的集群节点。
最后的 12 位就是单位毫秒内可生成的序列号数目的理论极限。
Snowflake 的官方版本是基于 Scala 语言，Java 等其他语言的参考实现有很多，是一种非常简单实用的方式，具体位数的定义是可以根据分布式系统的真实场景进行修改的，并不一定要严格按照示意图中的设计。
-
Redis、ZooKeeper、MongoDB 等中间件，也都有各种唯一 ID 解决方案。其中一些设计也可以算作是 Snowflake 方案的变种。例如，MongoDB 的ObjectId提供了一个 12 byte（96 位）的 ID 定义，其中 32 位用于记录以秒为单位的时间，机器 ID 则为 24 位，16 位用作进程 ID，24 位随机起始的计数序列。
-
国内的一些大厂开源了其自身的部分分布式 ID 实现，InfoQ 就曾经介绍过微信的seqsvr，它采取了相对复杂的两层架构，并根据社交应用的数据特点进行了针对性设计，具体请参考相关代码实现。另外，百度、美团等也都有开源或者分享了不同的分布式 ID 实现，都可以进行参考。
关于第二个问题，Snowflake 是否受冬令时切换影响？
我认为没有影响，你可以从 Snowflake 的具体算法实现寻找答案。我们知道 Snowflake 算法的 Java 实现，大都是依赖于 System.currentTimeMillis()，这个数值代表什么呢？从 Javadoc 可以看出，它是返回当前时间和 1970 年 1 月 1 号 UTC 时间相差的毫秒数，这个数值与夏 / 冬令时并没有关系，所以并不受其影响。
你的朋友是不是也在准备面试呢？你可以“请朋友读”，把今天的题目分享给好友，或许你能帮到他。