雪花ID

Twitter的分布式雪花算法SnowFlake,经测试每秒能够产生26万个自增可排序ID。

1. twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成；

2. SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，为一个Long型(转换成字符串后长度为19)；

3. 分布式系统内不会产生ID碰撞(由datacenter和workerId作区分)并且效率较高。

自增ID：对于数据敏感场景不宜使用，且不适合于分布式场景。
GUID：采用无意义字符串，数据量增大时造成访问过慢，且不宜排序。

号段解析

• 1bit: 不用，因为二进制中最高位是符号位,1表示负数，0表示正数，生成的id一般都是用整数，所以最高位固定为0；
• 41bit-时间戳: 用来记录时间戳，这个时间戳是当前时间和指定时间做差值得到结果，毫秒级；时间范围：（2⁴¹ - 1）/ (365*24*60*60*1000L) = 67.73年；
• 10bit-机器码: 用来记录工作机器的id（包含0），最大值为2¹⁰= 1024；
• 12bit-序列号: 用来记录同一毫秒内产生的不同id（包含0），最大值为2¹²=4096。

单机器生成不碰撞序列的TPS：（2¹²）*1000=409.6万。

SnowFlake可以保证: 所有生成的id按时间趋势递增，整个分布式系统内不会产生重复id。

使用建议

其实雪花算法就是把id按位打散，然后再分成上面这几块，用位来表示状态，这其实就是一种思想。
所以咱们实际在用的时候，也不必非得按照上面这种分割，只需保证总位数在64位即可。

如果你的业务不需要69年这么长，或者需要更长时间。

用42位存储时间戳，(1L << 42) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 139年
用41位存储时间戳，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
用40位存储时间戳，(1L << 40) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 34年
用39位存储时间戳，(1L << 39) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 17年
用38位存储时间戳，(1L << 38) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 8年
用37位存储时间戳，(1L << 37) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 4年

如果你的机器没有那么1024个这么多，或者比1024还多。

用7位存储机器id，(1L << 7) = 128
用8位存储机器id，(1L << 8) = 256
用9位存储机器id，(1L << 9) = 512
用10位存储机器id，(1L << 10) = 1024
用11位存储机器id，(1L << 11) = 2048
用12位存储机器id，(1L << 12) = 4096
用13位存储机器id，(1L << 13) = 8192

如果你的业务，每个机器，每毫秒最多也不会4096个id要生成，或者比这个还多

用8位存储随机序列，(1L << 8) = 256
用9位存储随机序列，(1L << 9) = 512
用10位存储随机序列，(1L << 10) = 1024
用11位存储随机序列，(1L << 11) = 2048
用12位存储随机序列，(1L << 12) = 4096
用13位存储随机序列，(1L << 13) = 8192
用14位存储随机序列，(1L << 14) = 16384
用15位存储随机序列，(1L << 15) = 32768

注意，随机序列建议不要太大，一般业务，每毫秒要是能产生这么多id，建议增加机器，使用机器位。

雪花ID的优缺点

优点

• 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。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，生成的Id的性能也是非常高的。可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点

• 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。可以记录上一次生成的时间戳，如果当前时间戳小于上次生成id的时间戳，则说明系统时钟出现了问题，如果时钟回拨的误差在5毫秒内的情况，在可以容忍的范围，让线程等待偏差的毫秒数，再重新生成，如果还是小于上次，则直接抛出异常，交给业务层处理。

改进

workId需要自身分配，且不同机器不能重复。可以建立workId表，自增主键作为workId。在应用启动时进行初始化，去workId表中查询机器ip对应的workId，不存在首先查找心跳时间在7天前的废弃workId记录，加锁，更新ip进行复用。否则进行初始化，插入一条记录到workId表中。心跳检测使用ScheduledThreadPoolExecutor，1小时上报一次，更新心跳时间。

create table `snowflake_machine_id`(
`id` int(11) unsigned not null auto_increment comment 'id',
`ip` varchar(20) default null comment '机器ip地址',
`heartbeat` datetime default null comment '上次心跳时间',
`ts` timestamp(6) not null default CURRENT_TIMESTSMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6) comment '时间戳',
primary key ('id'),
unique key 'unique_ip' (`processid`) using btree
) CHARACTER SET utf-8 COLLATE utf8_general_ci comment '雪花ID算法机器ID表'

参考

https://www.zhihu.com/question/447384625

https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html