sequence: 分布式高效有序ID生产黑科技(sequence)：每秒最多可生产418万个有序的ID，即QPS=400w/s

[](#%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%AB%98%E6%95%88id%E7%94%9F%E4%BA%A7%E9%BB%91%E7%A7%91%E6%8A%80sequence)分布式高效ID生产黑科技(sequence)

[](#%E5%BC%80%E6%BA%90%E4%BA%A7%E5%93%81%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AE%BE%E6%96%BDqq%E4%BA%A4%E6%B5%81%E7%BE%A4191958521)开源产品介绍（微服务基础设施QQ交流群：191958521）

  • 微服务神经元(neural)
  1. GITHUB：https://github.com/yu120/neural
  2. 码云：https://git.oschina.net/yu120/neural

[](#%E7%AE%80%E4%BB%8B)简介

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

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：

性能测试结果

[](#snowflake%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A0%B8%E5%BF%83)Snowflake算法核心

把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。

Snowflake算法核心

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--%E6%97%B6%E9%97%B4%E6%88%B3)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--%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%9C%BA%E5%99%A8id)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--%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8F%B7)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”。

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创建于: 2018-10-27 00:40:48
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