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在高并发或者分表分库情况下怎么保证数据id的幂等性呢？

经常用到的解决方案有以下几种：

1. 微软公司通用唯一识别码（UUID）2. Twitter公司雪花算法（SnowFlake）3. 基于数据库的id自增4. 对id进行缓

本文将对snowflake算法进行讲解：

1. snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。2. 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的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号，最后还有一个符号位，永远是0。

snowflake算法所生成的ID结构:

1. 整个结构是64位，所以我们在Java中可以使用long来进行存储。2. 该算法实现基本就是二进制操作,单机每秒内理论上最多可以生成1024*(2^12)，也就是409.6万个ID(1024 X 4096 = 4194304)

64位说明：1. 0 – 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 – 00000 – 00000 – 0000000000002. 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是03. 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 – 开始时间截) 得到的值）。　这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。　41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L