当数据量比较大的时候，我们对公司的数据库进行了拆分，这个时候怎样保证主键唯一呢？
1.数据库自增id
说白了，就是在业务数据库前面在搞一个数据库专门用来生成主键id，生成之后，就使用这个id作为本次插入数据的主键。
适用环境：并发很低，几百/s，但是数据量很大，几十亿的数据，所以需要靠分库分表来存放海量的数据
2.uuid
好处就是本地生成，不要急于数据库来了；不好之处就是UUID太长了，作为主键性能太差了，不适合用于主键。
适合的场景：如果你是要随机生成个什么文件名了，编号之类的，你可以使用UUID，但是作为主键是不能使用UUID的。
常见的使用：UUID.randomUUID().toString().replace("-","") ==>adads1434344325hkjhkhk
3.获取系统当前时间
这个就是获取当前时间即可，但是问题是，并发很高的时候，比如一秒并发几千，会有重复的情况，这个时候肯定是不合适的，基本就不用考虑了。
适合的场景：一般如果用这个方案，是将当前时间跟很多其他的业务字段拼接起来，作为一个id，如果也上你觉得可以接受，那么这个也是可以的，你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来，组成一个全局唯一的编号，订单编号：时间戳+用户id+业务含义编码
4.雪花算法
这个是最常用的。
原理：64位long型的id，64位的long转换成二进制。
表示：0+时间戳+机器id+序列号