1. ID的要求

在分布式系统中，需要对大量的数据进行唯一标识，有时会对数据采用分库分表，所以我们需要一个全局id

主键id的需要保证的一些要求

  1. 全局唯一
    不能出现重复的id，这是最基本的要求。
  2. 趋势递增
    MySQL使用InnoDB引擎，使用的是聚簇索引，所以主键尽量使用有序的。
  3. 单调递增
    保证下一条数据的id一定大于上一个id。
  4. 信息安全
    如果id是连续的，容易被恶意爬取，如果是订单号的表，别人可以轻而易举知道订单数量。所以在一些场景下需要id无规则。
  5. 含时间戳
    能在开发中快速了解分布式id生成的时间。

2. UUID

标准型式包含32个16进制数字,以连字号分为五段,形式为8-4-4-4-12的32个字符。
UUID的性能非常高，它在本地就能生成，没有网络消耗，确保唯一性的能力较强，但是入数据库的能力较差，这和UUID的无序性息息相关。

  1. UUID太长，作为主键的话，索引表占用存储空间比较大，如果数据量很大，就要考虑存储量的问题。
  2. UUID往往以字符串形式存储在数据库，查询的效率比较低。
  3. 索引的底层是B+树的结构，由于UUID是无序的，每一条新的数据插入，都会对索引B+树进行大幅度修改，这样不仅会导致一些中间节点产生分裂，还会创造很多不饱和节点，大大降低了数据库的性能。

3. 主键自增

基于数据库自增id和MySQL的replace into实现。
数据库自增id不适合做分布式id，原因如下

  1. 系统水平扩展比较困难
    如果做分库分表，假如第一张表已经排到了1000，下一张表的起始值要设置多少呢？10000？两张表还好说，如果是10张表呢？所以系统水平扩展几乎很难做到。
    第二点就是，如果要与其他系统集成，涉及到合表操作等时，很容易造成主键冲突。
  2. 安全性低
    主键规律自增，容易被非法获取数据。

4. 雪花算法

是twitter发明的，自增可排序的id，Long数据类型的64bit大小的整数，由1bit的符号位、41bit的时间戳、10bit的工作机器id、12bit序列号组成。可以保证：所有生成的id按时间趋势递增，整个分布式系统内不会产重复id。
它有以下三个缺点

  1. 依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致有重复id生成。
  2. 在单机上递增，但是如果在分布式环境下，每台机器时钟未必同步，可能出现不是全局递增情况。（可忽略）
  3. 64位的二进制数，化为10进制存储一般为19位，但是前端js只能保证前16位的精度，前端拿到这条数据时，会对后三位进行四舍五入的处理，丢失了精度。

5. 如何选择

  1. 如果是单机项目，数据量比较大时，选择自增主键是ok的，最好做一些安全工作。数据量比较小时，UUID的性能差异可以忽略不计，使用UUID就对了。
  2. 如果是分布式项目，首选UUID，因为分布式一般对速度和存储要求不高。但如果数据量很大，比如千万级别，对速度和存储有要求时，我们可以考虑使用自增算法。
  3. 雪花算法是更优的自增算法，处理好精度丢失的问题，我们可以用雪花算法代替自增算法。