分布式ID-入门了解
1. 概念：
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识，就需要不能出现的ID。
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。
例如：比如下订单需求，因数据库订单表已经分片，若用主键自增，分片后的各个表会产生重复ID。所以这个系统需要满足以下需求：
全局唯一：不能出现重复ID。
高可用：ID生成系统是基础系统，被许多关键系统调用，一旦宕机，会造成严重影响。
2.解决方式：
1.UUID（本地生成32位的ID，不需要进行远程调用，时延低，性能高；ID过长，没有排序）
2.Flicker方案（采用了MySQL自增长ID的机制，可靠性高，有序；系统扩容困难，数据库压力大）
3.TDDL序列生成方式（阿里的分库分表中间件，有全局数据库ID的生成方式；强依赖数据库，数据库异常时整个系统不可用）
4.Redis(可产生自增序号；主键产生需强依赖Redis)
5.Oracle（可产生与表无关的序列；只有Oracle数据库才能使用）
6.Snowflake算法（有序，性能高，可调整bit位划分；
依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成。
在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，有时候会出现不是全
局递增的情况。）
***推荐使用雪花算法，时钟问题可百度解决！！！
主要原因：
业务需求：业务要求生成的ID要有递增趋势，全局唯一，并且为数字。
系统考虑：第三种方案性能高，稳定性高，对外部资源依赖少。
依据实际业务需求和系统规划，对算法进行局部调整，可使用 发号器snowflake方案。
3.Snowflake算法:
开源的twitter( 非官方中文惯称：推特。是国外的一个网站，是一个社交网络及微博客服务)的snowflake算法。
* <p>名称：IdWorker.java</p>
* <p>描述：分布式自增长ID</p>
* <pre>
* Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
* </pre>
* 核心代码为其IdWorker这个类实现，其原理结构如下，我分别用一个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（数据中心）标识位，5位机器（也叫进程）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。
* 64位二进制ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加序列号))-->生成后会转为十进制的long类型整数
【使用】：
（1）工具类IdWorker.java拷贝到common工具类工程；
（2）在service工程的spring配置文件中添加配置（每个节点的进程和数据数据不能一样，若一样ID可能会重复）；
<bean id="idWorker" class="util.IdWorker">
<!-- 进程 ID 取值：0~31 -->
<constructor-arg index="0" value="0"></constructor-arg>
<!-- 数据中心 ID 取值：0~31 -->
<constructor-arg index="1" value="0"></constructor-arg>
</bean>
（3）生成。
@Autowired
private IdWorker idWorker;
long orderId = idWorker.nextId();
**直接用：
IdWorker idWorker = new IdWorker();
long orderId = idWorker.nextId();