概述

分散式系統中，有一些需要使用全域性唯一ID的場景，這種時候為了防止ID衝突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。

有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID，並且希望ID能夠按照時間有序生成。

而twitter的snowflake解決了這種需求，最初Twitter把儲存系統從MySQL遷移到Cassandra，因為Cassandra沒有順序ID生成機制，所以開發了這樣一套全域性唯一ID生成服務。

結構

snowflake的結構如下(每部分用-分開):

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

第一位為未使用，接下來的41位為毫秒級時間(41位的長度可以使用69年)，然後是5位datacenterId和5位workerId(10位的長度最多支援部署1024個節點） ，最後12位是毫秒內的計數（12位的計數順序號支援每個節點每毫秒產生4096個ID序號）

一共加起來剛好64位，為一個Long型。(轉換成字串長度為18)

snowflake生成的ID整體上按照時間自增排序，並且整個分散式系統內不會產生ID碰撞（由datacenter和workerId作區分），並且效率較高。據說：snowflake每秒能夠產生26萬個ID。

原始碼

(JAVA版本的原始碼)

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/** Snowflake */ public class IdWorker { private final long twepoch = 1288834974657L; private final long workerIdBits = 5L; private final long datacenterIdBits = 5L; private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); 相關推薦 Twitter的分散式自增ID演算法snowflake (Java版) 概述 分散式系統中，有一些需要使用全域性唯一ID的場景，這種時候為了防止ID衝突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。 有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID，並且希望ID能夠按照時間有序生成。 Twitter的分散式自增ID演算法snowflake（有改動Java版） 分散式ID生成器 全域性唯一ID生成 分散式純數字ID 其實這也不是Twitter獨有的，mongodb也採用類似的方法生產自增ID。對於全域性唯一ID的說明請參考我另一篇文章 : 高併發分 Twitter的分散式自增ID演算法snowflake 概述分散式系統中，有一些需要使用全域性唯一ID的場景，這種時候為了防止ID衝突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID，並且希望ID能夠按照時間有序生成。而twitter的snowf 詳解Twitter開源分散式自增ID演算法snowflake，附演算驗證過程 @ToString @Slf4j public class SnowflakeIdFactory { private final long twepoch = 1288834974657L; private final long workerIdBits = 5L; private 基於.NET Standard的分散式自增ID演算法--Snowflake 概述 本篇文章主要講述分散式ID生成演算法中最出名的Snowflake演算法。搞.NET開發的，資料庫主鍵最常見的就是int型別的自增主鍵和GUID型別的uniqueidentifier。 那麼為何還要引入snowflake呢？ INT自增主鍵 自增主鍵是解決主鍵生成的最簡單方案，它有如下優勢： 分散式自增ID演算法——雪花演算法 (snowflake，Java版)。 概述         分散式系統中，有一些需要使用全域性唯一ID的場景，這種時候為了防止ID衝突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。 有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID，並且希望ID能夠按照時間有序生成。    基於.NET Standard的分散式自增ID演算法--Leaf-segment 概述 前一篇文章講述了最流行的分散式ID生成演算法snowflake，本篇文章根據美團點評分散式ID生成系統文章，介紹另一種相對更容易理解和編寫的分散式ID生成方式。 實現原理 Leaf這個名字是來自德國哲學家、數學家萊布尼茨的一句話： There are no two identical Twitter的分散式自增ID雪花演算法snowflake (Java版) 概述 分散式系統中，有一些需要使用全域性唯一ID的場景，這種時候為了防止ID衝突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。 有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID，並且希望ID能夠按照時間有序生成。 而twitter的s Twitter-Snowflake，64位自增ID演算法詳解      這樣的好處是，整體上按照時間自增排序，並且整個分散式系統內不會產生ID碰撞（由datacenter和機器ID作區分），並且效率較高，經測試，snowflake每秒能夠產生26萬ID左右，完全滿足需要。 Snowflake演算法核心 把時間戳，工作機器id，序列號組合在一起。 除了最 Twitter-Snowflake：自增ID演算法 簡介 Twitter 早期用 MySQL 儲存資料，隨著使用者的增長，單一的 MySQL 例項沒法承受海量的資料，後來團隊就研究如何產生完美的自增ID，以滿足兩個基本的要求： 每秒能生成幾十萬條 ID 用於標識不同的 記錄； 這些 ID 應該可以有個大致的順序，也就是說釋出時間相近的兩條記錄，它們的 ID也 雪花演算法：構建分散式自增id 目錄 一、訂單id的特殊性 二、雪花演算法 三、簡單原理 四、演算法實現 五、配置 六、載入屬性 七、編寫配置類 八、使用 九、程式碼詳解 一、訂單id的特殊性 訂單資料非常龐大，將來一定會做分庫分表。那麼這種情況下， 要保證id的唯一，就不能靠資料庫 SnowflakeId雪花ID演算法，分散式自增ID應用 概述 snowflake是Twitter開源的分散式ID生成演算法，結果是一個Long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數，10bit作為機器的ID（5個bit是資料中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內的序列號（意味著每個節點在每毫秒可以產生 4096 個 ID），最後還有一個 Redis生成分散式自增ID 使用redis的RedisAtomicLong可以生成分散式自增的ID值。 SequenceFactory是封裝的一個工具類，利用redisTemplate生成自增ID,實現如下： import org.springframework.beans.facto .NET 分散式自增Id元件（解決自動分配機器Id、時間回撥問題） 目錄 簡介 產生背景 使用方式 原始版 完美版 測試 結尾 簡介 IdHelper是一個.NET（支援.NET45+或.NET Standard2+）生成分散式趨勢自增Id元件，有兩個版本：原始版為基於雪花Id（不瞭解請自行百度）方案，需要手動管理設定WorkerId；完美版在原始版的基礎上使用Zoo Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版) 開發 使用 ++ fin form 數據中心 mes protected mov 概述 分布式系統中，有一些需要使用全局唯一ID的場景，這種時候為了防止ID沖突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。 有些時候我們希 Twitter的雪花演算法（snowflake）自增ID 前言 　　這個問題源自於，我想找一個分散式下的ID生成器。 　　這個最簡單的方案是，資料庫自增ID。為啥不用咧？有這麼幾點原因，一是，會依賴於資料庫的具體實現，比如，mysql有自增，oracle沒有，得用序列，mongo似乎也沒有他自己有個什麼ID，sql 【Zanuck 鎮】編寫php高效能snowflake演算法外掛(分散式64位唯一性自增id生成演算法) 好了，現在開始，先用C語言實現snowflake演算法，用C語言實現非常簡單，只要按照snowflake演算法的規則來就行了，我摘抄了csdn上一個比較好的演算法，地址如下：http://blog.csdn.net/wallwind/article/details/49701397，但是博主沒有做註釋，但是我 C語言實現分散式自增有序的唯一ID生成演算法-snowflake演算法 轉自:http://blog.csdn.net/wallwind/article/details/49701397 之前有人問我設計一個分散式的遞增的唯一id生成。想了半天不知道，偶然一個同事說起snowflake演算法，我百度了一下，很簡單高效。 參考 https 分散式自增演算法snowflake，但是效率 ？ 生成的id結構 SnowFlake所生成的ID一共分成四部分： 1.第一位 佔用1bit，其值始終是0，沒有實際作用。 2.時間戳 佔用41bit，精確到毫秒，總共可以容納約69 年的時間。 3.工作機器id 佔用10bit，其中高位5bit是 自增ID算法snowflake(雪花) ges gui python 訂單 解決 mage ans log pytho 在數據庫主鍵設計上，比較常見的方法是采用自增ID（1開始，每次加1）和生成GUID。生成GUID的方式雖然簡單，但是由於采用的是無意義的字符串，推測會在數據量增大時造成訪問過慢，在基礎互