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雪花算法大家都知道用在产生全局唯一id，但是如果这样使用会导致重复id生成。
雪花算法里面有一个workId和datacenterId，在单机部署用雪花算法，这2个可以随便填写，但是集群部署这2个乱写会出大问题！请往下面看
为什么雪花算法会重复？
先看下雪花算法的组成，就知道为什么了。图片来源于网络：
说明：很多人以为它组成64位就是产生的id有64位数字，不是这样的，如果有疑惑可以看看二进制。
1bit：这一位不用，因为最高位是符号位，0表示正，1表示负，所以这里固定为0。
41bit：时间戳，服务上线的时间毫秒级的时间戳（为当前时间-服务第一次上线时间），这里为（2^41-1）/1000/60/60/24/365 = 49.7年
10bit：工作机器id，表示工作机器id，用于处理分布式部署id不重复问题，可支持2^10 = 1024个节点。
这10bit工作机器id又细分为5位workId和5位datacenterId。
12bit：序列号，用于离散同一机器同一毫秒级别生成多条Id时，可允许同一毫秒生成2^12 = 4096个Id，则一秒就可生成4096*1000 = 400w个Id。
说明：上面总体是64位，具体位数可自行配置，如想运行更久，需要增加时间戳位数；如想支持更多节点，可增加工作机器id位数；如想支持更高并发，增加序列号位数。
根据雪花算法的组成，可以看出，如果同一台机器同一毫秒需要生成多个Id，因为毫秒的时间戳、机器工作id一样，则前52位一致，所以需要靠后12位的序列号来区分。
如果服务集群部署，workId和datacenterId一样则会可能生成重复id！
解决方案：
第一种方法简单麻烦：每个服务部署时手动指定不同的workId，想想要是有15个服务，每个服务都部署3个节点，那就是15*3 个节点，要手动设置这么多，疯了。
第二种方法就是程序实现动态的workId和datacenterId；让每个节点都产生不一样的workId和datacenterId。
怎样动态？发挥想象力，比如使用redis实现的一种思路：
redis维护一个原子自增的序列号，其实就是一个计数；每个服务产生全局id的时候+1。
使用序列号 % (32 * 32)得到一个结果。
为什么是%（32 * 32），因为32*32等于1024，上面说了那10位最多支持1024个节点。
对这个结果进行运算：
首先将结果转为int并将它转为32进制的字符串，如果这个字符串不足2位，那就在左边补0。
datacenterId就取这2位数字的第一位再转为10进制。
workId就取这2位数字的第二位再转为10进制。
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