什么是雪花算法？
作者：程序员马丁
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回答话术
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。
1. 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。
2. 雪花算法优缺点
算法优点：
- 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。
算法缺点：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。
3. 适用场景
因为雪花算法有序自增，保障了 MySQL 中 B+ Tree 索引结构插入高性能。
所以，日常业务使用中，雪花算法更多是被应用在数据库的主键 ID 和业务关联主键。
问题详解
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。
通过序列号 1 毫秒可以产生 4096 个不重复 ID，则 1 秒可以生成 4096 * 1000 = 409w ID
默认的雪花算法是 64 bit，具体的长度可以自行配置。如果希望运行更久，增加时间戳的位数；如果需要支持更多节点部署，增加标识位长度；如果并发很高，增加序列号位数。
雪花算法并不是一成不变的，可以根据系统内具体场景进行定制。