测试的代码如下
public static void main(String[] args) { SnowflakeDistributeId idWorker = new SnowflakeDistributeId(0, 0); for (int i = 0; i < 1000; i++) { long id = idWorker.nextId(); // System.out.println(Long.toBinaryString(id)); System.out.println(id); } }雪花算法提供了一个很好的设计思想，雪花算法生成的ID是趋势递增，不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的，而且可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。
但是雪花算法强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。如果恰巧回退前生成过一些ID，而时间回退后，生成的ID就有可能重复。官方对于此并没有给出解决方案，而是简单的抛错处理，这样会造成在时间被追回之前的这段时间服务不可用。
很多其他类雪花算法也是在此思想上的设计然后改进规避它的缺陷，后面介绍的百度 UidGenerator 和 美团分布式ID生成系统 Leaf 中snowflake模式都是在 snowflake 的基础上演进出来的。
百度-UidGenerator百度的 UidGenerator 是百度开源基于Java语言实现的唯一ID生成器，是在雪花算法 snowflake 的基础上做了一些改进。UidGenerator以组件形式工作在应用项目中, 支持自定义workerId位数和初始化策略，适用于docker等虚拟化环境下实例自动重启、漂移等场景。
在实现上，UidGenerator 提供了两种生成唯一ID方式，分别是 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator，官方建议如果有性能考虑的话使用 CachedUidGenerator 方式实现。