snowflake在python中不稳定主因是gil与时钟精度问题导致id重复，需用c扩展版、强制时钟校验、全局唯一worker id；uuid不适合作为主键；redis方案须保证原子性与高可用；数据库自增非分布式。
为什么 snowflake 在 Python 里跑不稳？
Python 的 GIL 和时钟精度问题会让原生 snowflake 实现频繁生成重复 ID，尤其在高并发或容器环境下。系统时钟回拨、毫秒内请求超 4096 次、多进程共享同一 worker ID 都会直接触发冲突。
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- 别用纯 Python 写的
snowflake类库（比如python-snowflake），它没做时钟保护和序列号溢出兜底 - 改用
twitter-snowflake的 C 扩展版（如py-snowflake）或带重试 + 时间锁的封装 - worker ID 必须全局唯一：K8s 场景下用
POD_NAME哈希，非容器环境靠配置文件或注册中心分配 - 启动时强制校验系统时间，发现回拨 >10ms 直接 panic，不尝试自动补偿
uuid.uuid1() 能不能当分布式 ID？
能生成唯一值，但不适合当业务主键——它暴露 MAC 地址和精确时间戳，有安全与隐私风险；且字符串长度固定 36 字符，索引效率比 64 位整数低 3–5 倍。
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- 仅限日志追踪、临时 token 等非主键场景；生产订单/用户表主键坚决不用
- 若必须用 UUID，选
uuid.uuid4()（纯随机），但注意其碰撞概率虽低，集群规模超千万级后需监控重复率 - 数据库建表时，
CHAR(32)存uuid4().hex比存标准格式省 4 字节，B-tree 索引更紧凑
要不要自己实现基于 Redis 的 ID 生成器？
可以，但容易掉进原子性、单点故障、网络分区三重坑。常见错误是用 GET + SET 代替 INCR，导致 ID 重复；或用单个 Redis 实例扛写压力，一挂全崩。
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- 只用
INCR或INCRBY，绝不用读-改-写逻辑 - 必须配哨兵或 Redis Cluster，且客户端要支持自动 failover 后重连+续号（比如用
redis-py的ConnectionPool+ 自定义 retry 策略） - 为防雪崩，预分配段：每次
INCRBY 1000，本地缓存 1000 个 ID，用完再取，降低 Redis QPS 压力 - 别存进业务 DB 做双写兜底——ID 生成和业务事务不同步，反而制造数据不一致
Pydantic + 数据库自增 ID 还算分布式吗？
不算。PostgreSQL 的 SERIAL 或 MySQL 的 AUTO_INCREMENT 是单点强依赖，扩展到分库分表时立刻失效；即使加了 pg_partman 或 ShardingSphere，ID 也不具备全局有序性，无法用于分页或时间范围查询。
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- 如果业务刚起步且确定永不水平拆分，用 DB 自增最省事，但要在 Pydantic model 里显式声明
id: int = Field(default=None, exclude=True)，避免误传 - 一旦引入分片中间件，立刻切到外部 ID 生成服务（哪怕只是轻量级的
idgenHTTP 接口） - 别信“UUID + 数据库唯一索引”能兜住一切——索引冲突报错是运行时异常，不是设计态约束
