❄️ GO-Snowflake
Snowflake简介
在单机系统中我们会使用自增id作为数据的唯一id，自增id在数据库中有利于排序和索引，但是在分布式系统中如果还是利用数据库的自增id会引起冲突，自增id非常容易被爬虫爬取数据。在分布式系统中有使用uuid作为数据唯一id的，但是uuid是一串随机字符串，所以它无法被排序。
Twitter设计了Snowflake算法为分布式系统生成ID,Snowflake的id是int64类型，它通过datacenterId和workerId来标识分布式系统，下面看下它的组成：
| 1bit | 41bit | 5bit | 5bit | 12bit |
|---|---|---|---|---|
| 符号位（保留字段） | 时间戳(当前时间-纪元时间) | 数据中心id | 机器id | 自增序列 |
算法简介
在使用Snowflake生成id时，首先会计算时间戳timestamp（当前时间 - 纪元时间），如果timestamp数据超过41bit则异常。同样需要判断datacenterId和workerId不能超过5bit(0-31)，在处理自增序列时，如果发现自增序列超过12bit时需要等待，因为当前毫秒下12bit的自增序列被用尽，需要进入下一毫秒后自增序列继续从0开始递增。
快速开始
安装
git clone https://github.com/GUAIK-ORG/go-snowflake.git
运行
go run main.go
使用说明
创建Snowflake对象
// NewSnowflake(datacenterid, workerid int64) (*Snowflake, error)
// 参数1 (int64): 数据中心ID (可用范围:0-31)
// 参数2 (int64): 机器ID (可用范围:0-31)
// 返回1 (*Snowflake): Snowflake对象 | nil
// 返回2 (error): 错误码
s, err := snowflake.NewSnowflake(int64(0), int64(0))
if err != nil {
glog.Error(err)
return
}
生成唯一ID
s, err := snowflake.NewSnowflake(int64(0), int64(0)) // ...... // (s *Snowflake) NextVal() int64 // 返回1 (int64): 唯一ID id := s.NextVal() // ......
通过ID获取数据中心ID与机器ID
// ...... // GetDeviceID(sid int64) (datacenterid, workerid int64) // 参数1 (int64): 唯一ID // 返回1 (int64): 数据中心ID // 返回2 (int64): 机器ID datacenterid, workerid := snowflake.GetDeviceID(id))
通过ID获取时间戳（创建ID时的时间戳 - epoch）
// ...... // GetTimestamp(sid int64) (timestamp int64) // 参数1 (int64): 唯一ID // 返回1 (int64): 从epoch开始计算的时间戳 t := snowflake.GetTimestamp(id)
通过ID获取生成ID时的时间戳
// ...... // GetGenTimestamp(sid int64) (timestamp int64) // 参数1 (int64): 唯一ID // 返回1 (int64): 唯一ID生成时的时间戳 t := snowflake.GetGenTimestamp(id)
通过ID获取生成ID时的时间（精确到：秒）
// ...... // GetGenTime(sid int64) // 参数1 (int64): 唯一ID // 返回1 (string): 唯一ID生成时的时间 tStr := snowflake.GetGenTime(id)
查看时间戳字段使用占比（41bit能存储的范围：从epoch开始往后69年）
// ...... // GetTimestampStatus() (state float64) // 返回1 (float64): 时间戳字段使用占比（范围 0.0 - 1.0） status := snowflake.GetTimestampStatus()
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golang实现基于snowflake算法的ID生成器 github链接: https://github.com/gitstliu/go-id-worker Snowflake算法 Snowflake 算法是Twitter的分布式ID自增算法,用于生成可以跨数据中心的全局唯一ID(不连续)。 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数。 bit说明 1位 ，不用。固定是0 41
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❄️ GO-Snowflake [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ySCGi8PM-1664001492985)(https://travis-ci.com/GUAIK-ORG/go-snowflake.svg?branch=master)] Snowflake简介 在单机系统中我们会使用自增id作为数据的唯一id，自增id在数据库中有利于排序和索引，但
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简介 Twitter 早期用 MySQL 存储数据，随着用户的增长，单一的 MySQL 实例没法承受海量的数据，后来团队就研究如何产生完美的自增ID，以满足两个基本的要求： 每秒能生成几十万条 ID 用于标识不同的 记录； 这些 ID 应该可以有个大致的顺序，也就是说发布时间相近的两条记录，它们的 ID也应当相近，这样才能方便各种客户端对记录 进行排序。 Twitter-Snowflake算法就是
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一、雪花算法snowflake package snowflake import ( "fmt" "sync" "time" ) // 算法模式如下： // | 1 | 41 | 10 | 12 | // | sign | timestamp | workerId | sequence | const ( baseTime int64
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snowflake的结构如下(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点) ，最后12位是
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Golang实现snowflake算法（分布式唯一id生成器） https://github.com/gitstliu/go-id-worker/blob/master/idworker.go package main import ( "errors" "fmt" "sync" "time" ) const ( twepoch = int64(14
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snowflake和snoyflake雪花算法学习与go实现 预备知识： Monotonic Clocks，即单调时间，所谓单调，就是只会不停的往前增长，不受校时操作的影响，这个时间是自进程启动以来的秒数 参考文章：https://www.simpleapples.com/2018/10/26/understand-time-struct-in-go/ 雪花算法是twitter开源的在分布式环境下
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package main import ( "fmt" "sync" "time" ) type MySnowFlakeWorker struct { 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 ]
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安装包 go get -u github.com/bwmarrin/snowflake 概念 总体而言，snowflake生成的ID是一个 int64 的整形，它由一下几个部分组成。 1、unused 1bit 2、time 41bit 毫秒 3、datacenter_id 5bit 数据中心ID 4、work_id 5bit 机器ID 5、sequence_id 12bit 循环自增ID，到达最
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主要内容：1.UUID,2.数据库自增Id,3.基于数据库集群模式,4.基于数据库的号段模式,5.Redis,6.Snowflake,7.百度（uid-generator）,8.Leaf,9.TinyId生成方式: 1.UUID 2.数据库自增ID 3.数据库多主模式 4.号段模式 5.Redis 6.雪花算法（SnowFlake） 7.滴滴出品（TinyID） 8.百度 （Uidgenerator） 9.美团（Leaf） 1.UUID UUID的生成简单到只有一行代码，输出结果 c2b8c2b
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本文向大家介绍PHP生成唯一ID之SnowFlake算法，包括了PHP生成唯一ID之SnowFlake算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言：最近需要做一套CMS系统，由于功能比较单一，而且要求灵活，所以放弃了WP这样的成熟系统，自己做一套相对简单一点的。文章的详情页URL想要做成url伪静态的格式即xxx.html 其中xxx考虑过直接用自增主键，但是感觉这样有点暴露文章数量，有同学
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有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大，同时又不会重复的id。以支持业务中的高并发场景。比较典型的，电商促销时，短时间内会有大量的订单涌入到系统，比如每秒10w+。明星出轨时，会有大量热情的粉丝发微博以表心意，同样会在短时间内产生大量的消息。 在插入数据库之前，我们需要给这些消息、订单先打上一个ID，然后再插入到我们的数据库。对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息，这样即使我
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如何自定义生成固定长度的字符串ID,8-12个字符 格式：业务标记_xxxxxxxxxx 如：user_Nuxq23s24dxa1ScSx 要求：1ms生成100W个 或有什么现成的库可以使用，麻烦老大们贴下代码
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分布式ID常见生成策略 分布式ID生成策略常见的有如下几种： 数据库自增ID。 UUID生成。 Redis的原子自增方式。 数据库水平拆分，设置初始值和相同的自增步长。 批量申请自增ID。 雪花算法。 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。 美团Leaf算法(依赖于数据库，ZK)。 其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布
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主要内容：（1）方案一：独立数据库自增id,（2）方案二：uuid,（3）方案三：获取系统当前时间,（4）方案四：snowflake算法的思想分析,（5）snowflake算法的代码实现,（6）snowflake算法一个小小的改进思路上一篇文章，我们聊了一下分库分表相关的一些基础知识，具体可以参见：《用真实业务场景告诉你，高并发下如何设计数据库架构？》。 这篇文章，我们就接着分库分表的知识，来具体聊一下全局唯一id如何生成。 在分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是id咋生成？ 因为要是一个表