在分布式场景下，比如订单系统，订单的ID需要我们使用分布式ID生成策略。
常见的分布式ID生成方法包括：
（1）UUID，UUID是JDK自带的一种ID生成方式，它是一种不重复的随机ID生成方案，但是这种ID不是自增的。
（2）Redis方式，每次需要生成一个ID，就去Redis获取一下。
（3）Oracle数据库。Oracle中有一种与表无关的数据库对象，可以获取自增ID。
（4）SnowFlake算法。这是程序自己实现的一种ID生成算法，也是一种开源的方案。
SnowFlake算法来源于Twitter的开源代码，可以去这个地址下载
（https://github.com/twitter-archive/snowflake）。
下面，我们来看看SnowFlake算法原理。
SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：
1位
，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0
41位
，用来记录时间戳（毫秒）。
10位
，用来记录工作机器id。注意，这里有5位表示datecenterId，另外5位表示workerId。也就是可以区分不同的机器产生的ID都是不同的。datecenterId可以想象成一台机器上的若干数据库（订单要写入数据库）。
12位
，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。
SnowFlake可以保证：所有生成的id按时间趋势递增、整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）。
使用案例
下面我们来看看怎么使用这个算法，这里我直接使用开源的算法实现类IdWorker。
输出结果为：
这里设定的workerId=0，datacenterId=0，sequence=0。可以看出，可以参数自增的ID号。
有趣的源码
首先看一下构造函数，构造函数的目的在于初始化workerId，datacenterId，sequence等参数，并进行校验。
我们看到，上面代码里面有个判断workID是否大于maxWorkerID。
这里的maxWorkerID是通过位操作来计算5bit的workerID能表示的最大数 。计算如下：
在nextID方法中，有个sequence=（sequence+1）&sequence。
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
这里sequenceMask表示的是12bit表示的最大数，也就是4095.上面的代码目的是防止溢出。
我们可以演示一下：
此外，nextID方法中最后返回结果的时候，还是位运算，目的是将4个数据合成一个数据（即定义的数据结构）输出，可以自己动手试试看。
总结
总的来说，代码其实不复杂。但是代码里面蕴含了许多有趣的技巧，我们可以学习一下。在理解了这个算法之后，其实还有一些扩展的事情可以做：
1、根据自己业务修改每个位段存储的信息。算法是通用的，可以根据自己需求适当调整每段的大小以及存储的信息。
2、解密id，由于id的每段都保存了特定的信息，所以拿到一个id，应该可以尝试反推出原始的每个段的信息。反推出的信息可以帮助我们分析。比如作为订单，可以知道该订单的生成日期，负责处理的数据中心等等。
