1、分布式ID使用场景
互联网应用中，某个表可能要占用很大的物理存储空间，为了解决该问题，使用数据库分片技术。将一个数据库进行拆分，通过数据库中间件连接。如果数据库中该表选用ID自增策略，则可能产生重复的ID，此时应该使用分布式ID生成策略来生成ID。
2、分布式ID生成策略
方案一：UUID
可以生成32位、无序的数字。 缺点：太长，没办法排序
方案二：Redis
可以产出自增序号。缺点：主键生成需要访问redis，对redis有依赖
方案三：Oracle
数据库对象是序列，它与表无关。缺点：必须使用Oracle数据库
方案四：程序写算法，自己实现
自己考虑许多因素，缺点：费时费力
方案五：twitter的snowflake算法
3、snowflake算法
其原理结构如下：
分别用一个0表示一位，用---分割开部分的作用：
* 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
* 在上面的字符串中，第一位为未使用（实际上也可作为long的符号位），接下来的41位为毫秒级时间，
* 然后5位datacenter标识位，5位机器ID（并不算标识符，实际是为线程标识），
* 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数，加起来刚好64位，为一个Long型。
* 这样的好处是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和机器ID作区分），
* 并且效率较高，经测试，snowflake每秒能够产生26万ID左右，完全满足需要。
* <p>
* 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))