对于SnowFlake你又了解多少？
前言
SnowFlake的出现来源于国家大气研究中心查尔斯·奈特称发现，一般的雪花大约由10^19个水分子组成，在雪花形成过程中，会形成不同的结构分支，所以在自然中不存在两片完全一样的雪花，这个有趣的观察启发了Twitter开源的snowflake分布式ID生成算法。
snowflake算法能够保证在分布式系统中生成的ID是独一无二的
需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。
数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。
数据库分表
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务 继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。
例如，淘宝的几亿用户数据， 如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。
单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。
示意图如上
垂直分表
垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。
例如，前面示意图中的 nickname 和 description 字段，假设我们是一个婚恋网站，用户在筛选其他用 户的时候，主要用 age 和 sex 两个字段进行查询，而 nickname 和 description 两个字段主要用于展 示，一般不会在业务查询中用到。
description 本身又比较长，所以我们可以将这两个字段独立到另外 一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。
水平分表
水平分表适合表行数特别大的表，有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表，这个数字可以 作为参考，但并不是绝对标准，关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表，可能超过 1000 万就要分表了；而对于一些简单的表，即使存储数据超过 1 亿行，也可以不分表。
但不管怎样，当看到表的数据量达到千万级别时，作为架构师就要警觉起来，因为这很可能是架构的性 能瓶颈或者隐患。
水平分表相比垂直分表，会引入更多的复杂性，例如要求全局唯一的数据id该如何处理
主键自增
以最常见的用户 ID 为例，可以按照 1000000 的范围大小进行分段，1 ~ 999999 放到表 1中， 1000000 ~ 1999999 放到表2中，以此类推。
复杂点：分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多，增加维护复杂度；分段太大可能会 导致单表依然存在性能问题，一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间，具体需要根据业务选取合适 的分段大小。
优点：可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如，现在的用户是 100 万，如果增加到 1000 万， 只需要增加新的表就可以了，原有的数据不需要动。
缺点：分布不均匀。假如按照 1000 万来进行分表，有可能某个分段实际存储的数据量只有 1 条，而 另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。
取模
同样以用户 ID 为例，假如我们一开始就规划了 10 个数据库表，可以简单地用 user_id % 10 的值来 表示数据所属的数据库表编号，ID 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中，ID 为 10086 的用户放到编号 为 6 的子表中。
复杂点：初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦，表数量太少又可能导致单表性能存在问题。
优点：表分布比较均匀。
缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。
总结
雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的 主键的有序性。
关于雪花算法，本期就讲到这里
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