雪花算法

一.雪花算法组成部分
雪花算法使用64位long类型的数据存储id
1.第一位占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。
2.时间戳占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。
3.工作机器id占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，做多可以容纳1024个节点。
4.序列号占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生4096个ID。
二.雪花算法的实现
主要依赖于数据中心ID和数据节点ID两个参数
1.确定位数分配
2.时间戳左移
3.机器ID左移
4.序列号
5.位或运算
注意：
1.时间戳的递增性：每次生成ID时，需要确保时间戳是递增的，以保证ID的全局唯一性。
2.时钟同步：由于雪花算法严重依赖服务器时钟，因此需要确保所有服务器的时钟是同步的，以避免产生重复的ID。
3.机器ID的唯一性：每台机器都应该有唯一的机器ID，以确保在同一时刻，不同的机器可以生成不同的ID。
三.雪花算法的优点：
1.能满足高并发分布式系统环境下ID不重复
2.基于时间戳，可以保证基本有序递增
3.不依赖第三方的库或者中间件
4.生成效率极高
四.雪花算法的缺点
1.依赖系统时间：雪花算法生成ID的过程中依赖于系统时间，如果系统时钟被回调或者改变，可能会导致ID冲突或者重复。
2.时钟回拨问题：如果系统时钟出现回拨现象，即当前时间戳小于上一次生成ID的时间戳，雪花算法会抛出异常或生成重复的ID.
3.机器ID和数据中心ID的限制：雪花算法中，机器ID和数据中心ID的位数是固定的，分别占用5位。这意味着最多只能支持1024个节点（包括数据中心和工作节点的组合）。
4.ID长度和精度问题：雪花算法生成的ID是一个64位的long型数字。
注意：
在Web开发中需要跟js打交道，而js支持最大的整型范围为53位，超过这个范围就会丢失精度，53之内可以直接由js读取，超过53位就需要转换成字符串才能保证js处理正确。