在集群高并發環境下保證分布式唯一全局ID生成是一個具有挑戰性的問題。下面筆者將為大家提供幾種常見的解決方案：

　　1.UUID(Universally Unique Identifier)

　　UUID是一個128位的全局唯一標識符，它可以在不同的計算機和時間上生成。UUID的生成是基于MAC地址、時間戳等信息，因此可以保證在分布式環境下的唯一性。您可以使用UUID庫或函數來生成唯一ID。

　　2.基于ZooKeeper的序列節點

　　ZooKeeper是一個分布式協調服務，可以用于生成分布式唯一序列節點。每個節點在ZooKeeper上創建一個臨時有序節點，節點的名稱就可以作為唯一ID。這種方法需要維護ZooKeeper的穩定性和性能，并且可能會對ZooKeeper集群施加一定的壓力。

　　3.數據庫自增主鍵

　　在分布式環境中，可以使用數據庫的自增主鍵來生成唯一ID。每個節點將ID的生成請求發送到中央數據庫，數據庫逐個分配唯一的ID，并將其返回給節點。這種方法依賴于數據庫的性能和可用性，可能會成為性能瓶頸。

　　4.雪花算法(Snowflake)

　　雪花算法是Twitter開源的一種分布式ID生成算法。它使用了一個64位的整數，將整數的各個位段分配給不同的組成部分，包括時間戳、機器ID和序列號。通過合理配置這些部分，可以在分布式系統中生成唯一ID。雪花算法需要對機器ID進行管理，確保每個節點有唯一的ID。

　　接下來我們看一個簡單的代碼示例，展示了如何使用Java語言實現雪花算法生成全局唯一ID：

public class SnowflakeIdGenerator {
    private final long epoch = 1625097600000L; // 自定義起始時間戳，例如2021-07-01 00:00:00的時間戳

    private final long workerIdBits = 5L;
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    private final long sequenceBits = 12L;

    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    private long workerId;
    private long datacenterId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Worker ID can't be greater than " + maxWorkerId + " or less than 0");
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Datacenter ID can't be greater than " + maxDatacenterId + " or less than 0");
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    public synchronized long generateId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate ID for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - epoch) << timestampShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

　　使用示例：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);

        // 生成10個全局唯一ID
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = idGenerator.generateId();
            System.out.println("Generated ID: " + id);
        }
    }
}

　　上述代碼中，SnowflakeIdGenerator類實現了雪花算法的邏輯，使用時間戳、工作節點ID和序列號來生成全局唯一ID。每個節點需要提供一個唯一的workerId和datacenterId來保證ID的唯一性。在高并發環境下，使用synchronized關鍵字確保線程安全，避免生成重復的ID。

　　無論我們選擇哪種方案，都需要根據具體的業務需求和系統架構進行權衡和實現。同時，為了保證生成的ID的唯一性和高效性，建議對ID生成的算法和相關組件進行充分的測試和評估。