单库的时候，主键唯一ID是自增的，现在好了，我们的数据被分到多个库的多个表里面了，如果我们还是使用之前的主键自增策略，那么这样就会出现两个数据插入到了两个不同的表会出现相同的ID值，这时我们该怎么去使用呢？

一.UUID

直接在业务代码中使用UUID，生成随机的主键。UUID是一种通用唯一识别码，是全球唯一的，不会重复，所以可以作为唯一主键使用，而且本机生成不耗费资源，目的是用于分布式环境中唯一生成标志码，是由32个16进制数组成.

主要包括三部分：
(1)当前日期和时间，UUID的第一个部分是当前日期和时间，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。

(2)时钟序列

(3)全局唯一的IEEE机器识别号（如果有网卡，从网卡获得，没有网卡以其他方式获得）

UUID存在的问题：

  1. UUID字符串占用的空间比较大。
  2. 索引效率很低。每一次新的UUID数据的插入，为了查询的优化，都会对索引底层的b+树进行修改，因为UUID数据都是无序的，所以每一次UUID数据的插入都会对主键的b+树进行很大的修改，这一点很不好，插入完全无序，不但会导致一些中间节点产生分裂，也会白白创造出很多不饱和的节点，这样大大降低了数据库插入的性能。
  3. 做不了递增，如果要排序的话，基本不太可能。

二.redis

使用Redis生成ID，主要利用Redis是单线程的，所以也可以用来生成唯一ID。当使用的是Redis集群的时候，比如集群中有5台Redis，初始化每台Redis的值为1,2,3,4,5，设置步长为5，并且确定一个不随机的负载均衡策略，能够保证有序，唯一。

优点：不依赖数据库，灵活，且性能相对于数据库有一定提高；使用Redis集群策略还能排除单点故障问题；ID天然有序

缺点：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件；编码和配置工作量大。

三.设置步长

1.每个Id前面加上机器号
2.如果有3个机器，初始化值分别设置为1，2，3，然后步长设置为3，每次新ID生成都是上一个ID（同一个机器）+3。保证ID唯一性。

缺点：不方便加机器。

四.雪花算法

其核心思想是一个64位long型ID，使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。具体实现的代码可以参看https://github.com/twitter/snowflake。可以根据自身需求进行一定的修改。

优点：不依赖数据库，灵活方便，性能优于数据库；ID按照时间在单机上是递增的

缺点：单机上递增，但是当分布式环境下每台机器的时钟不可能完全同步，有时并不能做做全局递增。