在分布式系统中，唯一标识符（Unique ID） 的生成是非常关键的一环。无论是数据库的主键、订单号、日志追踪 ID、消息唯一标识，还是用户唯一编号，都必须保证在分布式部署环境中：
全局唯一性（Global Uniqueness）
高可用与高性能（High Availability & High Throughput）
可扩展性（Scalability）
传统数据库（如 MySQL）的自增 ID 或 UUID 均存在缺陷：
自增 ID 在多节点环境中难以协调；
UUID 虽然全局唯一，但太长（128bit），且无序不可读，影响索引性能。
为解决这些问题，Twitter 在 2010 年提出了著名的 Snowflake（雪花算法），它能在分布式系统中以极高性能生成全局唯一、趋势递增的 64 位 ID。
设计目标：
高效（每秒可生成数百万 ID）；
节点间独立生成，无需中心协调；
可支持高并发环境下的线程安全。
本项目旨在使用 C++17 实现完整的 Snowflake 算法生成器，支持多线程同时生成唯一 ID。
ID 组成结构
1bit：符号位（固定为0）
5bit：数据中心ID（0~31）
5bit：机器ID（0~31）
12bit：序列号（每毫秒最多 4096 个）
可配置参数
数据中心ID
机器ID
功能点
支持单线程/多线程环境；
支持跨毫秒序列自增；
支持时钟回拨保护；
生成结果为 int64_t；
可格式化为字符串（用于日志输出）；
线程安全。
性能要求
单节点每秒可生成 > 400万 ID；
多线程环境下保证唯一性；
延迟 < 1µs。
兼容性
平台：Linux / Windows / macOS；
详解：
→ 可支持：
每毫秒4096个ID；
每秒 4.096 × 10³ × 10³ = 4百万个；
连续使用 69 年（2⁴¹ 毫秒）。
通过位移（<<）和按位或（|）拼接各个字段：
id = ((timestamp - epoch) << timestampShift) | (datacenterId << datacenterShift) | (workerId << workerShift) | sequence;
反之，也可以通过位移和掩码（&）分离各部分字段。
常见解决方案：
使用备用序列区间；
引入逻辑时钟补偿；
直接报错拒绝生成（本例采用此法）。
多线程场景下多次生成ID可能竞争修改 lastTimestamp 与 sequence。本项目采用：
std::mutex 保护；
可改进为 无锁原子操作 + 自旋锁 优化性能。
使用 std::chrono::system_clock::now() 获取毫秒级时间戳。若同一毫秒内序列耗尽（>4095），则等待下一个毫秒：
while (currTimestamp <= lastTimestamp) currTimestamp = getCurrentTimestamp();
整个雪花算法的实现分为以下步骤：
定义结构体字段常量
位数定义；
最大ID值；
位移量（Shift）。
初始化参数
校验范围合法性。
实现生成函数 nextId()
同毫秒：序列+1；
不同毫秒：序列=0；
回拨：抛异常或等待；
位运算拼接生成ID。
线程安全与性能优化
加锁保护；
测试模块
单线程性能；
多线程唯一性验证；
输出示例。
waitNextMillis()：当序列耗尽时等待到下一毫秒。
formatId()：用于解析ID结构并输出可读格式（调试用）。
singleThreadTest()：演示单线程连续生成10个ID的结果。
multiThreadTest()：开启8个线程并发生成ID，最后汇总验证唯一性。
本项目完整实现了 Snowflake 分布式唯一 ID 生成算法的 C++ 版本，其主要特点如下：
✅ 高性能：每毫秒最多生成4096个ID；✅ 全局唯一：由时间戳+数据中心+机器号+序列号组合保证；✅ 线程安全：使用mutex锁保障并发安全；✅ 易扩展：通过调整 bit 分配即可适应更大规模系统；✅ 跨平台：纯标准C++实现，可在Linux/Windows/macOS通用。
Q3：序列号为什么是12位？A3：每毫秒可产生 2¹²=4096 个ID，满足高并发需求。
Q5：多线程是否会冲突？A5：不会，本实现使用 mutex 保证线程安全。高性能版本可使用原子锁或CAS优化。
高性能无锁版本
使用 std::atomic 实现无锁自增；
减少锁竞争。
引入逻辑时钟偏移；
在NTP回拨时自动等待。
支持分布式部署管理
可将 machineId/datacenterId 从配置中心自动分配；
结合 ZooKeeper / etcd 动态注册节点ID。
持久化序列号
ID解码工具
结合数据库或缓存
在MySQL、Redis等系统中用作高效分布式主键。
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