在我们的项目中，我们需要定义一些全局唯一的 ID，比如订单号，支付单号等等。
这些ID有以下几个基本要求：
1、不能重复
2、不可被预测
3、能适应分库分表
为了生成一个这样一个全局的订单号，自定义了一个分布式 ID 生成器，其中包含了三部分
定义了一个全局的 ID 生成器——DistributeID，其中定义了方法——generateWithSnowflake
他就是借助雪花算法生成唯一 ID 的，这个方法的声明如下：
/**
* 利用雪花算法生成一个唯一ID
*/
public static String generateWithSnowflake(BusinessCode businessCode,long workerId,
String externalId) {
long id = IdUtil.getSnowflake(workerId).nextId();
return generate(businessCode, externalId, id);
}需要三个参数：
BusinessCode businessCode
主要是区分业务的，比如订单号、支付单号、优惠券单号等等，不同的业务定义一个不同的 BusinessCode
long workerId
用于区分不同的 worker，这个 woker 其实就是一个机器实例，我们需要能保证不同的机器上的 workerId 不一样。
String externalId
这个就是一个业务单号，比如买家 ID，这个字段会用于基于基因法进行订单号生成。
主要介绍下这个workerId我们如何获取。
在我的项目中，workerId 的获取我们是通过WorkerIdHolder实现的。
代码如下：
@Component
public class WorkerIdHolder implements CommandLineRunner {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
public static long WORKER_ID;
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong("workerId");
WORKER_ID = atomicLong.incrementAndGet() % 32;
}
}这个类实现了CommandLineRunner接口，那么在 Spring 容器启动的过程中，run方法就会被调用。
run 方法中的主要逻辑就是去 redis 中获取一个自增 id，然后我们再基于拿到的这个自增 id对32取模，就能得到一个 workerId 了。
为什么是32？主要是因为雪花算法对这个 workerId 有要求，不能超过32，否则会报错。
当我们有10台机器依次启动的过程中，就会获取到10个自增 id，比如是1000-1010吧，那么把他们对32取模就能得到一个10个不同的数字，就可以把这个数组保存在一个常量中，当作 workderId 来用了。