一. 分布式 id
特點：
1. 全局唯一性：全局沒有重復的id標識。
2. 遞增性：保證生成的 id 在業務中是遞增的。
3. 高可用：確保在任何時候都能生成正確可用的id。
4. 高並發：在高並發環境下表現良好。
分布式id常見解決方案
1. UUID
java 中自帶的算法，其能生成一串占 36 bit 的字符串，可以保證唯一性但無法實現有序遞增，且業務可讀性差。
2. 雪花算法
具體介紹寫在下面。
3. Leaf
由美團開源的分布式id生成算法，能保證唯一性，遞增性，但需要依賴關系數據庫、Zookeeper 等中間件。可以參考：Leaf算法
二. 雪花算法
雪花算法是 Twitter 開發的一種分布式 id 生成算法，即 SnowFlake 算法，取意於自然界不存在兩片完全一樣的雪花，雪花算法生成的 id 也如雪花一樣是獨一無二的。
組成
雪花算法生成的 id 是一個 64 bit（位)的 long 型的數字（二進制的），下面給出結構圖：
該生成的 id 主要由 4 部分構成：
1. 首位無效占位符：占用 1 bit ,其值始終為 0，沒有意義。
2. 時間戳：占用 41 bit ,用來記錄時間戳，為毫米級，即 2 的 41 次方大概為 69 年。
3. 機器編碼：占用 10 bit ,其中高位 5 bit 是數據中心 ID，低位 5 bit 是工作節點 ID，最多可以容納 1024 個節點。
4. 序列號：占用 12 bit ,用來記錄同毫秒內產生的不同 id 。每個節點每毫秒從 0 開始不斷累加，最多可以累加到 4095 ，一共可以產生 4096 個 id 。
SnowFlake算法在同一毫秒內最多可以生成 1024 X 4096 = 4194304 個全局唯一id。
三. 雪花算法導致前端精度丟失解決方法
原因：
前端 js 的 number 類型有最大值，即 2 的 53 次方，為9007199254740992，這是一個 16 位的十進制整數即前端精度為 16 位，后端采用雪花算法得到的 id 是 long 型（64 bit）的即精度為 19 位。這時候，前后端傳值就會出現精度丟失。
解決方法：
1.把數據庫 id 改為 String 類型，相當的麻煩，且性能會下降，此種方法不能使用。
2.采用注解方法，將@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)加到需要的 id 字段上。例子如下：
public class ArticleVo {
//防止后端Long類型轉為前端JSON數據精度丟失
@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
private Long id;
private String title;
private String summary;
}
3.可以采用這個博主的全局配置類方法：點擊這里查看