专门搞一张表用来生成主键，甚至可以单独部署一个MySQL实例用来做这个事情。所有需要主键的地方都统一从这张表获取。优点是简单，缺点就是并发不高，并且会出现单点故障。
属于“数据库自增ID”方案的升级版，利用多个MySQL实例来生成ID，即提高了并发，又解决了单点故障的问题。具体使用哪个MySQL实例，可以采用随机或轮询的方式。既然多个数据库同时在生成ID，那么如何保证生成的ID不重复呢？答案是采用不同初始值+固定步长的方式，比如现在有两个数据库，A库的初始值是1，B库的初始值是2，步长是2，那么A库生成的ID序列是1、3、5、7…，B库生成的主键序列是2、4、6、8…，非常容易看出它们都错开了。
这种方案实现简单，性能也达标、还能解决单点问题。缺点是不易拓展，假如有一天要再增加一个数据库来进一步提高并发，就不好搞了。
每次从数据库获取一批ID并记录在内存里，而不是一个ID。比如初始ID是1，每次获取1000个，在获取ID的时候将ID改为1001，并返回1（查询和修改需要保证线程安全，可利用数据库悲观锁来实现），[1,1000]就是获取到的这一批ID了，下次再获取的话就是[1001, 2000]这一号段了。
这种方式可以减少查询数据库的次数，性能上有所提升，缺点是重启服务的话会丢失一段ID，导致ID空洞。
本地生成，不需要借助数据库，非常方便。但是缺点也很明显，一是太长，需要更多的存储空间；二是不连续，用作数据库主键的话会严重影响数据库写入效率。因为聚集索引的数据结构是B+树，如果是连续的主键，只需要顺序的append就行，不连续的主键每次写入B+树都要进行调整，非常影响性能。
ID是整型long，long占64个比特位，从左往右，第一个比特位是符号位，固定为0（ID都是正数），雪花算法规定后续41个比特位代表时间，单位为毫秒，为了让ID从更小的值开始，可以使用时间的差值，比如用当前时间减去服务上线前的某一个时间。接着后续10个比特位记录工作机器ID（5个比特位是机房ID，5个比特位是机器ID），最后12个比特位是同一个机器同一个时间产生的不同ID。