目錄
- 雪花演算法簡介
- 雪花演算法的優缺點
- 雪花演算法原理
- 雪花演算法代碼實作
雪花演算法簡介
雪花演算法，英文名為snowflake，翻譯過來就是是雪花，所以叫雪花演算法，
在大自然雪花形成程序中，會形成不同的結構分支，所以說不存在兩片完全一樣的雪花，表示生成的id如雪花般獨一無二，
雪花演算法，它最早是twitter內部使用的分布式環境下的唯一分布式ID生成演算法，
雪花演算法的優缺點
雪花演算法，它至少有如下4個優點：
1.系統環境ID不重復
能滿足高并發分布式系統環境ID不重復，比如大家熟知的分布式場景下的資料庫表的ID生成，
2.生成效率極高
在高并發，以及分布式環境下，除了生成不重復 id，每秒可生成百萬個不重復 id，生成效率極高，
3.保證基本有序遞增
基于時間戳，可以保證基本有序遞增，很多業務場景都有這個需求，
4.不依賴第三方庫
不依賴第三方的庫，或者中間件，演算法簡單，在記憶體中進行，
雪花演算法，有一個比較大的缺點：
依賴服務器時間，服務器時鐘回撥時可能會生成重復 id，
雪花演算法原理
詳細的雪花演算法構造如下圖所示：
雪花演算法的原理：就是生成一個的 64 位的 long 型別的唯一 id，主要分為如下4個部分組成：
1）1位保留 (基本不用)
1位標識：由于long基本型別在Java中是帶符號的，最高位是符號位，正數是0，負數是1，所以id一般是正數，最高位是0，所以這第一位都是0，
2）41位時間戳
接下來 41 位存盤毫秒級時間戳，41位可以表示2^41-1個毫秒的值，轉化成單位年則是:(2^41?1)/(1000?60?60?24?365)=69年 ，
41位時間戳 ：也就是說這個時間戳可以使用69年不重復，大概可以使用 69 年，
注意：41位時間截不是存盤當前時間的時間截，而是存盤時間截的差值“當前時間截 – 開始時間截”得到的值，
這里的的開始時間截，一般是我們的id生成器開始使用的時間，由我們程式來指定的，一般設定好后就不要去改變了，切記！！！
因為，雪花演算法有如下缺點：依賴服務器時間，服務器時鐘回撥時可能會生成重復 id，
3）10位機器
10位的資料機器位，可以部署在1024個節點，包括5位datacenterId和5位workerId，最多可以部署 2^10=1024 臺機器，
這里的5位可以表示的最大正整數是2^5?1=31，即可以用0、1、2、3、….31這32個數字，來表示不同的datecenterId，或workerId，
4） 12bit序列號
用來記錄同毫秒內產生的不同id，12位的計數順序號支持每個節點每毫秒(同一機器，同一時間截)產生4096個ID序號，
理論上雪花演算法方案的QPS約為409.6w/s，這種分配方式可以保證在任何一個IDC的任何一臺機器在任意毫秒內生成的ID都是不同的，
作者簡介
陳睿|mikechen,10年+大廠架構經驗,《BAT架構技術500期》系列文章作者，專注于互聯網架構技術，
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