雪花算法
ID作为系统基础，而在ID的选择上，需要根据实际情况来选择，没有哪一种ID是完美无缺的。
雪花算法作为近年流行的分布式顺序主键，缺点是网络消耗，时间回调，多服务器时间同步等。
1、雪花算法的优缺点
本文就不讲解雪花算法的来源了，我们先来看看各种ID的对比图。
| 自增ID | UUID | 雪花算法 | |
|---|---|---|---|
| MySQL | √ | × | √ |
| 分布式 | × | √ | √ |
| 是否存在网络消耗 | × | × | √ |
| 时间回调 | √ | √ | × |
| 多服务器时间同步 | √ | √ | × |
※提示※
在MySQL中，最重要的是InnoDB，其核心算法是B+树。通过B+树对数据insert、query操作时，数据主键的顺序性对于性能而言，非常关键（再挖一坑，不定时填坑）。
2、雪花算法的原理
2.1、引入
多台设备如何生成顺序的ID？也就是说ID中应该包含哪些信息？
很显然，应该包含时间、设备号、序列号
雪花算法就是由上述元素构成的。
例子：时间戳（1655458773571）、设备（1000）、序列号（1000）
如果我们将例子中的元素拼接起来，即可实现一个ID（1655458773571 1000 0001）。这个ID的位数是21位，而long的最大值为9223372036854775807，ID已经超过了最大long值。
这个时候，有童鞋会说时间戳（13位）+设备号（3位）+序列号（2位）不是也可以吗？当然可以，只是存储能力下降了。
雪花算法的主要工作就是压缩空间，关于压缩空间，雪花算法和redis中的位图是同样的思路。
2.2、实现原理
关于如何压缩空间，举个例子
例子：目前有3个3L的桶，第一个桶装水2.5L，第二个桶装水1.5L，第三个桶装水2L，是否可以腾出一个空桶？
很显然，可以。
目前我们已知的雪花算法构成是：
时间戳（1655458773571）
设备（1000）
序列号（1000）
而long最大可存的数字为9223372036854775807（19位）
众所周知，long数据类型占8个字节构成，每个字节占8bit。也就是一个雪花算法的ID是由64个bit构成。
如果我们将时间戳、设备、序列号都装入long类型的桶中，会是什么样呢？
时间戳（1000000000000000000000011000000101110001000010000011101001000011）实际有意义的是后41位
设备 （1000000000000000000000000000000000000000000000000000001111101000）实际有意义的是后10位
序列号（1000000000000000000000000000000000000000000000000000001111101000）实际有意义的是后10位
不难发现，每一个long类型的桶中都有很多空气0，如果将空气0通过移位即可存入一个long类型桶中，即 1+41位+10位+10位 = 62位 < long的64位
我们可以表示为：
1 11000000101110001000010000011101001000011 1111101000 1111101000 00
第一位 1，表示正负值
2-42位，时间戳
43-52位，设备
53-62位，序列号
最后还多余两位 补充了 0
至此，我们已经将雪花算法的原理介绍清楚了。
目前我们已知long类型可以存储64位bit，第一位表示正负值，为0，41位表示时间戳，还剩下22位。
那么22位中，需要几位来表示设备，需要几位来表示序列号，自定义即可。
3、雪花算法的实现（Java）
关于代码，网上有写的更好的请参考理解分布式id生成算法SnowFlake - SegmentFault 思否
4、总结
计算机回归至底层是0和1，而为了人类理解方便，故而会存在补位0的情况。
在某些特定的场合，作为编程人员，是需要回归到0和1，才能写出更好的程序。
