ID生成器雪花算法

背景：在很多业务场景下，我们都需要一个唯一的 ID 来进行一些数据的交互，那么如何生成这个唯一的 ID 呢？

如果在单机的情况下，生成唯一ID，可以利用机器内存的特点，通过内存分配即可。但我们线上的服务部署往往是多机器、多集群的。在这种情况下就要考虑分布式 ID 生成器了。如何确保数据唯一就显得很重要。

1、数据库自增ID

最简单，使用最广泛的场景：单表设置一个自增 ID，我们很多情况下的数据查询、获取都是通过该方式。

但存在较明显的弊端：

1、受限于DB最大连接数，高并发场景下会占用连接数，增加DB压力。而且主从延迟的情况下会出现数据获取不准确的问题。

2、单表数据越来越大，后期分库分表会存在压力，拓展能力差。

2、UUID

UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。

UUID由以下几部分组成：

1、当前日期时间。

2、时钟序列。

3、全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得。

UUID目前使用普遍的是微软的GUID，其格式如下：

xxxxxxxx-xxxx- xxxx-xxxxxxxxxxxxxxxx(8-4-4-16)，其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六

进制的数字。

示例：b6489592-4726-4d68-a52b-63e2bbddfbf3
1~8位采用系统时间，在系统时间上精确到毫秒级保证时间上的惟一性；
9~16位采用底层的IP地址，在服务器集群中的惟一性；
17~24位采用当前对象的HashCode值，在一个内部对象上的惟一性；
25~32位采用调用方法的一个随机数，在一个对象内的毫秒级的惟一性。复制代码

标准的UUID格式：

xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx (8-4-4-4-12)

注：关于 java 的 orm 不讨论。

缺点：

1、生成的结果串会比较长。

3、雪花算法

SnowFlake算法生成的唯一 id 是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

41bit (0, 2^41) 1589206824687 12bit

组成部分如下：

1、1bit 位不用，因为对于long类型，二进制中最高位是符号位，1代表负，0代表正。

2、41bit 时间位，记录的为毫秒级别的时间戳。取值范围为 (0, 2^41) ，举例：

当前毫秒级别时间戳：1589206824687
bit位表示：10111001000000100000110111011011011101111

3、10bit 机器 id （可划分为 5bit 的 datacenterId，5bit 的工作 workerId）

4、12bit 的序列号，用来记录同毫秒内产生的不同 id。

优势：

1、可以按照时间趋势递增

2、中间的机器位可以配合业务灵活的分配到其它位上，也可以借用其它区块的bit位

3、分布式系统内不会存在相同的两个id，因为有datacenterId、workerId来保证

缺点：

1、单机器出现时钟回拨，可能会出现 ID 冲撞。如何解决？可利用拓展位进行回拨记录。

来源：江湖百晓生

https://juejin.cn/post/6844904153894879239