数据库 ID 生成方案：雪花算法

今天介绍的雪花算法：Snowflake，可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，它不依赖数据库。

核心思想是：分布式 ID 固定是一个 long 型的数字，一个 long 型占8个字节，也就是64个bit，原始 Snowflake 算法中对于 bit 的分配如下图：

雪花算法

• 第1个 bit 位是标识部分，在 java 中由于 long 的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的 ID 为正数，所以固定为0；
• 时间戳部分占41 bit，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以使产生的ID从更小值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年；
• 工作机器id占10 bit，这里比较灵活，比如，可以使用前5位作为数据中心机房标识，后5位作为单机房机器标识，算下来可以部署1024个节点；
• 序列号部分占12 bit，支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个 ID

根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用编程语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式 ID，我们只需保证每个业务应用有自己的工作机器 ID 即可，而不需要单独去搭建获取分布式 ID 的应用。

Snowflake 算法实现起来并不难，这里提供一个 Github 上的 Java 实现版本：SnowFlake

不过国内的很多大厂，其实并没有直接使用 Snowflake 原始算法，多多少少都进行了改造，因为 Snowflake 算法中最难实践的就是工作机器 Id，原始的 Snowflake 算法需要人工去为每台机器指定一个机器 Id 并配置在某个地方，从而让 Snowflake 可以从此处获取机器 Id。但是对于大厂来说，机器是很多的，这样做的人力成本太大，且容易出错，因此才会对 Snowflake 进行改造。