雪花算法生成id是几位 MySQL分库分表之后，id主键如何处理？
MySQL分库分表之后，id主键如何处理？
我从分库分表存在的问题和怎么做来回答一下这个问题。。
一，分库分表的ID主键不能依赖于数据库的自增，因为多库中会重复！
通常使用外接的数据组件获取全局唯一的ID：比如加强型UUID（根据Ip，时间戳等得到）和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API获取，Twitter的雪花算法等等！
二，分库分表之后的连接查询比较困难！
问题没法避免，通常拆分SQL，使用多次查询，用查到的结果再分别查别的结果！
三，分布式事务的数据一致性很难保证！
可以使用TCC编程模型保证两处的事务都能正确提交，但是这种方式对代码的侵入比较重！也可以使用基于消息的数据一致性保证！
四，多数据的排序，分组，统计会比较困难！
1，用多线程，对多个节点分别查询，然后汇总！
2，也可以提前冗余查询表，将所有的经常查询的重点数据提前统一到个库表里！
分库分表涉及到的知识点比较多，建议使用专门的分库分表组件！本人有mycat使用经验，如果您有相关问题，欢迎前来探讨！
在分布式系统中，如何生成分布式ID？
分布式ID常见的两种方法就是UUID和snowflake算法（雪花算法）。
UUID是一种本地生成ID的方法，不需要远程调用，高性能、低延时、扩展性好，但是UUID不支持递增。
snowflake算法是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是一个long型的ID：1位标识符（始终是0）、41位时间戳毫秒数、10位机器标识码、12位毫秒内序列号，该算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)的ID，性能高、趋势递增、灵活度高，但snowflake依赖机器的时钟，如果服务器时钟回拨会导致生成重复的ID。
图像视频雪花噪点的检测算法实现，有大神有代码的吗？
主要还是像素检测。阈值指定。1：对于一个像素获取其周围的像素，均值加权之后和现有的像素值进行比较，2：计算百分比差异，也可以直接用色差。阈值指定可以通过define全局变量指定值，修改define达到修改阈值的效果。这个阈值肯定是要你自己指定，视情况修改就好了。或者统计出全像素的色差值和，算出平均之后取差异大的。
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