上面的三種方法總的來說是基於自增思想的，而接下來就介紹比較著名的雪花算法-snowflake。
我們可以換個角度來對分佈式ID進行思考，只要能讓負責生成分佈式ID的每臺機器在每毫秒內生成不一樣的ID就行了。
snowflake是twitter開源的分佈式ID生成算法，是一種算法，所以它和上面的三種生成分佈式ID機制不太一樣，它不依賴數據庫。
核心思想是：分佈式ID固定是一個long型的數字，一個long型佔8個字節，也就是64個bit，原始snowflake算法中對於bit的分配如下圖：
雪花算法
- 第一個bit位是標識部分，在java中由於long的最高位是符號位，正數是0，負數是1，一般生成的ID爲正數，所以固定爲0。
- 時間戳部分佔41bit，這個是毫秒級的時間，一般實現上不會存儲當前的時間戳，而是時間戳的差值（當前時間-固定的開始時間），這樣可以使產生的ID從更小值開始；41位的時間戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
- 工作機器id佔10bit，這裏比較靈活，比如，可以使用前5位作爲數據中心機房標識，後5位作爲單機房機器標識，可以部署1024個節點。
- 序列號部分佔12bit，支持同一毫秒內同一個節點可以生成4096個ID
根據這個算法的邏輯，只需要將這個算法用Java語言實現出來，封裝爲一個工具方法，那麼各個業務應用可以直接使用該工具方法來獲取分佈式ID，只需保證每個業務應用有自己的工作機器id即可，而不需要單獨去搭建一個獲取分佈式ID的應用。
snowflake算法實現起來並不難，提供一個github上用java實現的：github.com/beyondfengy…
在大廠裏，其實並沒有直接使用snowflake，而是進行了改造，因爲snowflake算法中最難實踐的就是工作機器id，原始的snowflake算法需要人工去爲每臺機器去指定一個機器id，並配置在某個地方從而讓snowflake從此處獲取機器id。
但是在大廠裏，機器是很多的，人力成本太大且容易出錯，所以大廠對snowflake進行了改造。