雪花算法是什么

答案

雪花算法（Snowflake Algorithm）是 Twitter 开发的一种分布式唯一 ID 生成算法，使用 64 位长整型，通过 时间戳、机器 ID 和 序列号 的组合，在分布式系统中生成全局唯一的 ID。它高效、有序，适合分布式环境下的主键或标识生成。

关键事实

结构（64 位）：
1 位：符号位（0）。
41 位：时间戳（毫秒级，约 69 年）。
10 位：机器 ID（支持 1024 台机器）。
12 位：序列号（每毫秒 4096 个 ID）。
生成方式：
时间戳确保趋势递增，机器 ID 区分节点，序列号处理同一毫秒内的请求。
特点：
唯一性：全局唯一。
有序性：时间单调递增。
高性能：每秒可生成百万 ID。

实现原理

流程：
获取当前毫秒时间戳（相对起始时间）。
同一毫秒内，序列号递增（0-4095）。
时间戳变化，序列号重置。
组合：(时间戳 << 22) | (机器ID << 12) | 序列号。
示例：
时间戳：1234567890ms。
机器 ID：1。
序列号：0。
ID：(1234567890 << 22) | (1 << 12) | 0。

代码（简版）

public class Snowflake {
    private long workerId = 1;
    private long sequence = 0;
    private long lastTimestamp = -1;
    private final long epoch = 1577836800000L; // 2020-01-01

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        if (timestamp < lastTimestamp) throw new RuntimeException("Clock moved backwards");
        if (timestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & 4095; // 12 位掩码
            if (sequence == 0) timestamp = waitNextMillis(lastTimestamp);
        } else {
            sequence = 0;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        return ((timestamp - epoch) << 22) | (workerId << 12) | sequence;
    }

    private long waitNextMillis(long last) {
        long now = System.currentTimeMillis();
        while (now <= last) now = System.currentTimeMillis();
        return now;
    }
}

特点

优点：
高吞吐量：每毫秒 4096 个 ID。
有序性：便于数据库索引。
分布式：机器 ID 区分节点。
缺点：
时钟回拨：系统时间倒退可能重复。
配置依赖：机器 ID 需分配。

延伸与面试角度

时钟回拨解决：
等待时间追上。
加版本号（如 AtomicStampedReference）。
应用场景：
分布式订单号。
数据库主键。
与 UUID 对比：
UUID：128 位，无序，随机。
Snowflake：64 位，有序，高效。
面试点：
问“结构”时，提 41-10-12 分配。
问“问题”时，提时钟回拨。

总结

雪花算法用 64 位组合时间戳、机器 ID 和序列号生成唯一 ID，高效有序，适合分布式系统。面试时，可简述结构或写代码，突出原理和场景，展示理解深度。