雪花算法揭秘时刻

雪花算法的诞生？

Twitter的分布式自增ID算法snowflake，每秒能产生26万个自增可排序ID

1. twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成
2. SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，为一个Long类型
3. 分布式系统内不会产生ID碰撞并且效率较高

分布式系统中，有些需要使用全局唯一ID的场景，生成ID的基本要求

1. 在分布式的环境下必须全局唯一
2. 一般需要单调递增，因为一般唯一ID都会存到数据库，而Innodb的特性就是将内容存储在主键索引树的叶子节点，而且是从左到右递增的，所以考虑到数据库的性能，一般生成的id也最好是单调递增。为防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID一般是无序的并且相对较长

组成结构：

时间范围：2^41/365 * 24 * 60 * 60 * 1000L)=69.72年
工作进程数：2^10=1024
生成不碰撞序列的TPS：2^12 * 1000=409.6万

1bit符号位：永远不用，因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数，由于生成的id一般都是用正数，所以最高位一般固定为0
41bit-时间戳：用来记录时间戳，毫秒级别
41位可以表示2^41-1 个数字
如果只用来表示正整数，可以表示的数字范围是0~2^41-1

10bit-工作机器id，用来记录工作机器id
可以部署在1024个结点，包括5位datacenterId和5位workerId
5位可以表示的最大正整数是2^5-1=31,可以表示不同的datacenterId和workerId

12bit-序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id
12bit可以表示最大正整数是2^12-1=4095，表示同一机器同一时间戳内产生的4095个ID序号

SnowFlake可以保证：
所有的生成的id按时间趋势递增
整个分布式系统内不会产生重复ID

gitHub链接

优点：

1. 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的
2. 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性能高，生成ID的性能也是非常高的
3. 可以分局自身业务特性分配bit位，非常灵活

缺点：

1. 依赖机器的时间，如果机器时间回拨，会导致重复ID生成
2. 在单机上是递增的，但是由于设计到分布式环境，每台机器上时钟可能完全同步，有时会出现不同全局递增的情况

优化：
百度开源的分布式唯一ID生成器UidGenerator
美团点评分布式ID生成系统

hutool工具包中的雪花算法的使用