起因

TEAM GARDEN 本来ID是自增的，后面发现自增ID比较麻烦，有问题：

不可控的间隔： 如果你在插入数据时，中途删除了一些行，导致自增的ID出现间隔，那么新插入的行会填充这些间隔，可能会导致ID序列不连续，不利于数据分析和理解。

不适用于批量插入： 在批量插入数据时，自增主键可能会导致性能问题。因为每次插入都需要锁定表，以获取下一个自增ID。这可能导致大量的表锁等待，从而影响性能。

主键冲突： 在某些情况下，例如数据导入或数据同步，可能会出现主键冲突的情况。如果数据源中的主键与目标数据库中的自增ID冲突，就会导致插入失败。

难以预测的ID值： 自增ID的值通常是由数据库管理的，这意味着你不能预测下一个ID是什么。在某些情况下，你可能需要对生成的ID值进行控制或预测。

不支持外部数据源： 如果需要将外部数据源（例如其他数据库或数据文件）与数据库中的表关联，自增主键可能不太适合。你无法为外部数据源生成有效的自增ID。

所以决定自己写一个ID生成的工具

代码

public class SnowflakeIdGenerator {private static final long START_TIMESTAMP = 1630435200000L; // 2021-09-01 00:00:00private static final long MACHINE_ID_BITS = 5L;private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;private static final long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_ID_BITS);private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);private long machineId;private long sequence = 0L;private long lastTimestamp = -1L;public SnowflakeIdGenerator(long machineId) {if (machineId < 0 || machineId > MAX_MACHINE_ID) {throw new IllegalArgumentException("Machine ID must be between 0 and " + MAX_MACHINE_ID);}this.machineId = machineId;}public synchronized long generateId() {long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();if (currentTimestamp < lastTimestamp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate ID.");}if (currentTimestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;if (sequence == 0) {currentTimestamp = nextTimestamp(lastTimestamp);}} else {sequence = 0L;}lastTimestamp = currentTimestamp;long id = ((currentTimestamp - START_TIMESTAMP) << (MACHINE_ID_BITS + SEQUENCE_BITS))| (machineId << SEQUENCE_BITS)| sequence;return id;}private long nextTimestamp(long lastTimestamp) {long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();while (currentTimestamp <= lastTimestamp) {currentTimestamp = System.currentTimeMillis();}return currentTimestamp;}
}

使用

 resumeEntity.setId(new SnowflakeIdGenerator(1).generateId());

结论

这样生成的ID是有序的、适合大数据量的、简单、可预测且不依赖外部资源的。