MyBatis-Plus 中，
IdType.ASSIGN_ID 基于 Twitter 的 Snowflake 算法，
用于生成全局唯一的 64 位 Long 类型 ID

通过 Snowflake 算法，
IdType.ASSIGN_ID 提供了一种高效、可靠的分布式主键生成方案，
是 MyBatis-Plus 中推荐的主键策略之一。



生成的 ID 是一个 64 位的 Long 型数字

位数	含义	说明
1	符号位	固定为 0，表示正数
41	时间戳（毫秒）	表示从自定义起始时间（如 2016-01-01）到当前时间的毫秒数
10	机器/节点 ID	标识生成 ID 的机器或节点，通常在分布式系统中唯一
12	序列号（Sequence）	同一毫秒内生成的 ID 序列号，从 0 开始递增


@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
// @TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;



使用 @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID) 时，在插入数据前会自动调用 Snowflake 算法生成 ID 



起始时间戳：默认从 2016-01-01 00:00:00 开始计算（可自定义）

生成 ID 的步骤
获取当前时间戳：
计算从起始时间到当前时间的毫秒数（41 位）
处理时间回拨：
如果当前时间戳小于上次生成 ID 的时间戳，抛出异常（避免重复 ID）
如果时间回拨在可接受范围内（如 < 5ms），等待时间追上；否则抛出异常
生成序列号：
同一毫秒内，序列号递增（12 位最大值为 4095）
组合 ID：
将时间戳、机器 ID 和序列号按位拼接，生成最终的 64 位 Long 型 ID


核心代码
com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.IdWorker

public class IdWorker {
    private static IdentifierGenerator IDENTIFIER_GENERATOR = new DefaultIdentifierGenerator();
    public static final DateTimeFormatter MILLISECOND = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmssSSS");

    public IdWorker() {
    }

    public static long getId() {
        return getId((Object)null);
    }

    public static long getId(Object entity) {
        return IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).longValue();
    }

    public static String getIdStr() {
        return getIdStr((Object)null);
    }

    public static String getIdStr(Object entity) {
        return IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).toString();
    }

    public static String getMillisecond() {
        return LocalDateTime.now().format(MILLISECOND);
    }

    public static String getTimeId() {
        return getMillisecond() + getIdStr();
    }

    public static void initSequence(long workerId, long dataCenterId) {
        IDENTIFIER_GENERATOR = new DefaultIdentifierGenerator(workerId, dataCenterId);
    }

    public static void setIdentifierGenerator(IdentifierGenerator identifierGenerator) {
        IDENTIFIER_GENERATOR = identifierGenerator;
    }

    public static String get32UUID() {
        ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
        return (new UUID(random.nextLong(), random.nextLong())).toString().replace("-", "");
    }
}


优势与局限性

优势
全局唯一：
结合时间戳、机器 ID 和序列号，确保分布式系统中生成的 ID 不重复
无中心依赖：
不依赖数据库自增或第三方服务，适合微服务架构
有序性：
ID 与时间戳相关，大致按时间递增（适合日志、分库分表场景）

局限性
时间回拨问题：
系统时间回拨可能导致 ID 重复或生成失败（需额外处理）
机器 ID 限制：
10 位机器 ID 最多支持 1024 个节点（可通过调整位数扩展）
不支持字符串 ID：
生成的 ID 是 Long 类型，不适合需要字符串格式的场景（如 UUID）


实际应用建议
机器 ID 分配：
在分布式环境中，需为每个节点分配唯一的机器 ID（如通过配置中心或注册中心动态分配）

时间回拨处理：
在服务器时间同步时，可能需要暂停服务或使用 NTP 服务调整时间

字段类型匹配：
数据库主键字段需为 BIGINT 或 NUMBER(20) 等支持大整数的类型