面试题
分表分库之后，ID主键该如何处理？
面试官心理分析
其实这也是分表分库之后，你必然会面对的一个问题，那就是这个id如何生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从1开始累加，那肯定是不对的，需要一个全局唯一的id来支持。所以这就是生产环境中所必须要考虑的问题。
面试题剖析
基于数据库的实现方案
数据库自增id
这个就是说你的系统里，每次得到一个id，都是通过往数据库里面写入一条没有什么意义的插入操作，得到一个id，拿到这个id之后，再往分表分库的数据库中写入。
这个方案的缺点就是，id由于是单库生成的，无法支撑高并发。
UUID
好处就是UUID是由本地生成的，不需要经过数据库生成，不会拥有高并发瓶颈。坏处就是UUID太长了，占用空间太大，作为主键来说，性能比较差。更重要的是，UUID不会有有序性，会导致B+树在写索引的时候，会有过多的随机写操作（连续的ID可以产生部分顺序写），还有由于在写的时候不能产生顺序的append操作，而需要进行insert操作，将会读取整个B+树节点到内存，在插入这条记录后会将整个节点写回到磁盘，这种操作记录占用空间比较大的情况瞎，性能下降明显。
获取系统当前时间
这个就是以时间戳为主的id生成方式，单问题是，在并发的时候，时间戳可能会一样。这个时候就需要根据业务增加这个id的其他属性，使其可以成为全局唯一的id。
snowflake算法
snowflake是twitter开源的分布式id生成算法，采用scala编写，是把一个64位的long型id，1个bit是不用的，用其中的41bit作为毫秒数，用10bit作为机器id，12bit作为序列号。
- 1 bit：不用，因为在二进制里面第一bit如果是1，那么都是负数，我们生成的id都是正数，所以第一位就不需要了。
- 41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 bit可以表示的数字多达
2^41 - 1,也就是可以表示2^41-1个毫秒值，换算成年就是69年的时间。 - 10 bit：记录工作机器id，代表的是这台机器在
2^10台机器上放在哪里，也就是1024台机器。但是在10 bit中有5 bit代表了机房id，5个bit代表了机器id。所以意思就是最多有2^5= 32个机房，每个机房里有2^5= 32台机器。 - 12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同id，12 bit可以代表的最大整数是
2^12= 4096，也就是说这12bit代表了同一毫秒内，产生的4096个id。
这个大概的意思就是，41 bit相当于当前毫秒的时间戳，然后5 bit就是你传递进来的一个机房 id，另外5 bit就是机器id，剩下的12 bit，就是如果这个id跟上次的id在同一毫秒内产生的，就会顺序累加。
