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分布式高效ID生产黑科技(sequence)

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• 微服务神经元(neural)

1. GITHUB：https://github.com/yu120/neural
2. 码云：https://git.oschina.net/yu120/neural

简介

高效GUID产生算法(sequence),基于Snowflake实现64位自增ID算法。新增特性：

• 支持自定义允许时间回拨的范围
• 解决跨毫秒起始值每次为0开始的情况（避免末尾必定为偶数，而不便于取余使用问题）
• 解决高并发场景中获取时间戳性能问题

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。

性能测试数据：

Snowflake算法核心

把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。

除了最高位bit标记为不可用以外，其余三组bit占位均可浮动，看具体的业务需求而定。默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的工作机器id可以支持1023台机器，序列号支持1毫秒产生4095个自增序列id。下文会具体分析。

Snowflake – 时间戳

这里时间戳的细度是毫秒级，具体代码如下，建议使用64位linux系统机器，因为有vdso，gettimeofday()在用户态就可以完成操作，减少了进入内核态的损耗。

Snowflake – 工作机器id

严格意义上来说这个bit段的使用可以是进程级，机器级的话你可以使用MAC地址来唯一标示工作机器，工作进程级可以使用IP+Path来区分工作进程。如果工作机器比较少，可以使用配置文件来设置这个id是一个不错的选择，如果机器过多配置文件的维护是一个灾难性的事情。

Snowflake – 序列号

序列号就是一系列的自增id（多线程建议使用atomic），为了处理在同一毫秒内需要给多条消息分配id，若同一毫秒把序列号用完了，则“等待至下一毫秒”。