分布式ID生成解决方案
一、数据库分片
如今随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加困难，如何解决这个问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，这就是我们通常所说的数据库分片。
如何实现数据库分片？我们通常会使用MyCat数据库中间件来解决。
MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。
MyCat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是哪种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据表，支持标准的SQL语句进行数据库的操作，这样一来，对前端业务系统来说，可以大幅度降低开发难度，提升开发速度。
MyCat中间件
二、分布式ID生成解决方案
2.1 UUID
常见的方式，可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。
优点：
1、简单，代码方便。
2、生成ID性能非常好，基本不会有性能问题
3、全球唯一，在遇到数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。
缺点：
1、没有排序，无法保证趋势递增。
2、UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。
3、存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。
4、不可读。
2.2 Redis生成ID
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID，这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用来生成
全局唯一的ID，可以用Redis的原子操作INCR和INCRBY来实现。
优点：
1、不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
2、数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果有帮助。
缺点：
1、如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。
2、需要编码和配置的工作量比较大。
3、网络传输造成性能下降。
2.3 开源算法snowflake
snowflake（也称雪花算法）是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID，其核心思想是，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是机器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
snowflake算法
