本文介绍了Twitter的雪花算法，一种生成64位long型全局唯一ID的分布式算法。雪花算法由时间戳、数据中心ID、工作机器ID和序列号组成，具有高性能、高可用和有序性等优点。然而，在系统时间不一致或标识位重复时，可能会产生ID冲突。为了解决冲突，文章探讨了如何定义和分配标识位，包括预分配和动态分配策略，并提出了通过Redis的Lua脚本来实现动态分配，确保在1024个节点下的ID唯一性。最后，讨论了在节点超过1024时的扩展方案以及开源分布式ID框架的选择。
分布式系统中，有一些需要使用全局唯一 ID 的场景，这种时候为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUID，但是 UUID 有一些缺点，首先他相对比较长，另外 UUID 一般是无序的
有些时候我们希望能使用一种简单些的 ID，并且希望 ID 能够按照时间有序生成
什么是雪花算法
Snowflake 中文的意思是雪花，所以常被称为雪花算法，是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法
Twitter 雪花算法生成后是一个 64bit 的 long 型的数值，组成部分引入了时间戳，基本保持了自增
SnowFlake 算法的优点：
- 高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成
- 高吞吐：每秒钟能生成数百万的自增 ID
- ID 自增：存入数据库中，索引效率高
SnowFlake 算法的缺点：
依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成 ID 冲突或者重复
雪花算法组成
snowflake 结构如下图所示：
包含四个组成部分
不使用：1bit，最高位是符号位，0 表示正，1 表示负，固定为 0
时间戳：41bit，毫秒级的时间戳（41 位的长度可以使用 69 年）
标识位：5bit 数据中心 ID，5bit 工作机器 ID，两个标识位组合起来最多可以支持部署 1024 个节点
序列号：12bit 递增序列号，表示节点毫秒内生成重复，通过序列号表示唯一，12bit 每毫秒可产生 4096 个 ID
通过序列
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