标签：mil 多个 pack uid gets 顺序 注意 eid div
雪花算法(snowflake)：用于生成分布式ID（纯数字，时间顺序）,订单编号等
自增ID：记录可以根据ID号进行推测出来，对于数据敏感场景不宜使用。
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。
雪花算法描述：
snowflake.go
package snowflake
// twitter 雪花算法
// 把时间戳,工作机器ID, 序列号组合成一个 64位 int
// 第一位置零, [2,42]这41位存放时间戳,[43,52]这10位存放机器id,[53,64]最后12位存放序列号
import "time"
var (
machineID int64 // 机器 id 占10位, 十进制范围是 [ 0, 1023 ]
sn int64 // 序列号占 12 位,十进制范围是 [ 0, 4095 ]
lastTimeStamp int64 // 上次的时间戳(毫秒级), 1秒=1000毫秒, 1毫秒=1000微秒,1微秒=1000纳秒
)
func init() {
lastTimeStamp = time.Now().UnixNano() / 1000000
}
func SetMachineId(mid int64) {
// 把机器 id 左移 12 位,让出 12 位空间给序列号使用
machineID = mid << 12
}
func GetSnowflakeId() int64 {
curTimeStamp := time.Now().UnixNano() / 1000000
// 同一毫秒
if curTimeStamp == lastTimeStamp {
sn++
// 序列号占 12 位,十进制范围是 [ 0, 4095 ]
if sn > 4095 {
time.Sleep(time.Millisecond)
curTimeStamp = time.Now().UnixNano() / 1000000
lastTimeStamp = curTimeStamp
sn = 0
}
// 取 64 位的二进制数 0000000000 0000000000 0000000000 0001111111111 1111111111 1111111111 1 ( 这里共 41 个 1 )和时间戳进行并操作
// 并结果( 右数 )第 42 位必然是 0, 低 41 位也就是时间戳的低 41 位
rightBinValue := curTimeStamp & 0x1FFFFFFFFFF
// 机器 id 占用10位空间,序列号占用12位空间,所以左移 22 位; 经过上面的并操作,左移后的第 1 位,必然是 0
rightBinValue <<= 22
id := rightBinValue | machineID | sn
return id
}
if curTimeStamp > lastTimeStamp {
sn = 0
lastTimeStamp = curTimeStamp
// 取 64 位的二进制数 0000000000 0000000000 0000000000 0001111111111 1111111111 1111111111 1 ( 这里共 41 个 1 )和时间戳进行并操作
// 并结果( 右数 )第 42 位必然是 0, 低 41 位也就是时间戳的低 41 位
rightBinValue := curTimeStamp & 0x1FFFFFFFFFF
// 机器 id 占用10位空间,序列号占用12位空间,所以左移 22 位; 经过上面的并操作,左移后的第 1 位,必然是 0
rightBinValue <<= 22
id := rightBinValue | machineID | sn
return id
}
if curTimeStamp < lastTimeStamp {
return 0
}
return 0
}main.go
package main
import (
"fmt"
"reflect"
"snowflake"
"time"
)
func main() {
//var ids = []int64{}
var ids = make([]int64, 0)
//设置一个机器标识，如IP编码,防止分布式机器生成重复码
snowflake.SetMachineId(192168100101)
fmt.Println("start", time.Now().Format("13:04:05"))
for i := 0; i < 10000000; i++ {
id := snowflake.GetSnowflakeId()
ids = append(ids, id)
}
fmt.Println("end ", time.Now().Format("13:04:05"))
result := Duplicate(ids)
fmt.Println("去重后数量：", len(result))
fmt.Println(result[10], result[11], result[12], result[13], result[14])
fmt.Println(result[9990], result[9991], result[9992], result[9993], result[9994])
}
//去重
func Duplicate(a interface{}) (ret []interface{}) {
va := reflect.ValueOf(a)
for i := 0; i < va.Len(); i++ {
if i > 0 && reflect.DeepEqual(va.Index(i-1).Interface(), va.Index(i).Interface()) {
continue
}
ret = append(ret, va.Index(i).Interface())
}
return ret
}注意：在分布式系统中给每台机器设置一个int64的机器码，可以是IP编号+随机数，如
192168011234（192.168.0.1+1234）
测试结果：
结论：
理论上生成速率为kw/秒，所以完全满足一般企业级应用， 算法可靠（去重处理在此也是多此一举）；
性能：100W+/秒；
参考：
https://blog.csdn.net/u011499747/article/details/78254990
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Hollson/p/9116218.html
