雪花算法有什么问题？有哪些解决思路？

　　有哪些问题?

　　时钟回拨问题;

　　趋势递增，而不是绝对递增;

　　不能在一台服务器上部署多个分布式ID服务;

　　如何解决时钟回拨?

　　以百度的UidGenerator为例，CachedUidGenerator方式主要通过采取如下一些措施和方案规避了时钟回拨问题和增强唯一性：

　　自增列：UidGenerator的workerId在实例每次重启时初始化，且就是数据库的自增ID，从而完美的实现每个实例获取到的workerId不会有任何冲突。

　　RingBuffer：UidGenerator不再在每次取ID时都实时计算分布式ID，而是利用RingBuffer数据结构预先生成若干个分布式ID并保存。

　　时间递增：传统的雪花算法实现都是通过System.currentTimeMillis()来获取时间并与上一次时间进行比较，这样的实现严重依赖服务器的时间。而UidGenerator的时间类型是AtomicLong，且通过incrementAndGet()方法获取下一次的时间，从而脱离了对服务器时间的依赖，也就不会有时钟回拨的问题

　　(这种做法也有一个小问题，即分布式ID中的时间信息可能并不是这个ID真正产生的时间点，例如：获取的某分布式ID的值为3200169789968523265，它的反解析结果为{"timestamp":"2019-05-02 23:26:39","workerId":"21","sequence":"1"}，但是这个ID可能并不是在"2019-05-02 23:26:39"这个时间产生的)。