随数据增长，会带来分库分表，需要一个唯一ID来标识一条数据
2、需要满足的条件（特点）全局唯一高性能高可用好接入最好是递增的 3、生成方式 UUID：
优点：生成简单，本地生成即可、无网络消耗，效率高缺点：无序的字符串，没有业务含义，作为主键性能差（长、碎片多，频繁扩缩页） Redis
incr命令自增
127.0.0.1:6379> set seq_id 1 // 初始化自增ID为1 OK 127.0.0.1:6379> incr seq_id // 增加1，并返回递增后的数值 (integer) 2
优点：简单缺点：可靠性较差，需要考虑持久化。否则可能出现重复ID 雪花算法
正负位+时间戳+机器id+序列号 总64位的Long类型
特点：
第一个bit位（1bit）：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。时间戳部分（41bit）：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用（当前时间戳 - 固定开始时间戳）的差值，可以使产生的ID从更小的值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年工作机器id（10bit）：也被叫做workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以。序列号部分（12bit），自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID
优点：
不需要单独搭服务器，本地生成递增的 总结：
业务增长，可能会出现分库分表，这时一条数据需要一个唯一ID来进行标识。
常见的有几个方式：
1.UUID,特点是简单方便，本地生成即可，但是本身很长且无序，作为mysql的主键ID性能很差（本身很长、无序导致碎片多，可能频繁扩缩页）
2.Redis自增：效率高，缺点是需要保证redis的高可用，如果宕机可能发生数据丢失，造成ID重复
3.雪花算法：它是一个64位的Long类型值，包括正负状态位，时间戳，机器id和序列号。
优点是本地生成，且是有序的。序列号是12bit，支持每毫秒生成4096个id。满足大多数需求
还可以基于这个思想，将一些位用来做业务标识。
