README.md

# 比雪花算法更好用的ID生成算法（单机或分布式唯一ID）

## 💎 算法介绍

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> 一个全新的雪花漂移算法，生成的ID更短、速度更快。 

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> 核心在于缩短ID长度的同时，具有极高瞬时并发处理量（保守值 50W/0.1s）。 

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言，并由 Rust 提供 PHP、Python、Node.js、Ruby 等语言多线程安全调用库(FFI)。如果你的应用有语言开发，基于本算法提供的逻辑实现，集成会更简单，逻辑会更一致。

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> 支持 k8s 等容器化部署，自动注册 WorkerId。

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> 可在单机或分布式环境中生成唯一ID。


## 💎 技术支持

开源地址1：https://gitee.com/yitter/idgenerator

开源地址2：https://github.com/yitter/idgenerator

QQ群：646049993

## 需求来源

<font color="green" size="5">💧</font>  作为架构设计的你，想要解决数据库主键唯一的问题，特别是在分布式系统多数据库的时候。

<font color="green" size="5">💧</font>  你希望这个主键是用最少的存储空间，索引速度更快，Select、Insert 和 Update 更迅速。

<font color="green" size="5">💧</font>  你要考虑在分库分表（合库合表）时，主键值可直接使用，并能反映业务时序。

<font color="green" size="5">💧</font>  如果这样的主键值太长，超过前端 JS Number 类型最大值，须把 Long 型转换为 String 型，你会觉得有点沮丧。

<font color="green" size="5">💧</font>  尽管 Guid 能自增，但占用空间大，索引速度慢，你也不想用它。

<font color="green" size="5">💧</font>  应用实例可能超过50个，每个并发请求可达10W/s。

<font color="green" size="5">💧</font>  在容器环境部署应用（水平扩展、自动伸缩）。

<font color="green" size="5">💧</font>  不想依赖 redis 的自增操作。

<font color="green" size="5">💧</font>  你希望系统运行 100 年以上。


## 传统算法问题

❌ 生成的ID太长。

❌ 瞬时并发量不够。

❌ 不能解决时间回拨问题。

❌ 不支持后补生成前序ID。

❌ 依赖外部存储系统。


## 新算法特点

<font color="green" size="5">✔</font> 整形数字，随时间单调递增（不一定连续），长度更短，用50年都不会超过 js Number类型最大值。（默认配置 WorkerId 是6bit，自增数是6bit）

<font color="green" size="5">✔</font> 速度更快，是传统雪花算法的2-5倍，0.1秒可生成50万个。（i7笔记本，默认算法配置6bit+6bit）

<font color="green" size="5">✔</font> 支持时间回拨处理。比如服务器时间回拨1秒，本算法能自动适应生成临界时间的唯一ID。

<font color="green" size="5">✔</font> 支持手工插入新ID。当业务需要在历史时间生成新ID时，用本算法的预留位能生成5000个每秒。

<font color="green" size="5">✔</font> 漂移时能外发通知事件。让调用方确切知道算法漂移记录，Log并发调用量。

<font color="green" size="5">✔</font> 不依赖任何外部缓存和数据库。（k8s环境下自动注册 WorkerId 的动态库依赖 redis）

<font color="green" size="5">✔</font> 基础功能，开箱即用，无需配置文件、数据库连接等。


## 性能数据
(参数：10位自增序列，1000次漂移最大值)
| 连续请求量 |  5K  |  5W  |  50W  |
|  ----  | ----  |  ----  | ----  |
| 传统雪花算法 | 0.0045s | 0.053s  |  0.556s |
| 雪花漂移算法  | 0.0015s | 0.012s |  0.113s |

💍 极致性能：500W/s~3000W/s。（所有测试数据均基于8代低压i7计算。）

## 适用范围

🔷小型、中型、大型需要全局唯一Id（不用Guid）的项目。

🔷 单机或分布式项目。

🔷不想将 Long 型转 String 给前端用的项目。


## 如何处理时间回拨

🔶 当发生系统时间回拨时，算法采用过去时序的预留序数生成新的ID。

🔶 回拨生成的ID序号，默认靠前，也可以调整为靠后。

🔶 允许时间回拨至本算法预设基数（参数可调）。


## 💎 配置参数

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> WorkerIdBitLength，决定 WorkerId 的最大值。

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> SeqBitLength，决定每毫秒生成的 ID 个数。

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> WorkerIdBitLength + SeqBitLength 不能超过 22。

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> WorkerId，最大值 2^WorkerIdBitLength-1。

<font color="#11aaff" size="5">❄</font> 默认配置值：

```
WorkerIdBitLength = 6
SeqBitLength = 6
```

## 💎 关于ID

🟣 ID示例（基于默认配置）：

```
129053495681099        (本算法运行1年)
387750301904971        (运行3年)
646093214093387        (运行5年)
1292658282840139       (运行10年)
9007199254740992       (js Number 最大值)
165399880288699493     (普通雪花算法生成的ID)
```

🟣 本算法生成的 ID 值，是 js Number 最大值的 1%-10%，是普通雪花算法值的千分之一，而计算能力却超过普通雪花算法。

🟣 js Number 类型最大数值：9007199254740992，本算法在保持并发性能（5W+/0.01s）和最大64个 WorkerId（6bit）的同时，能用70年才到 js Number Max 值。


### 长度估算

💍 每增加 1位 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength，生成的ID数字值将会乘以2（基础长度可参考前“ID示例”），反之则除以2。


### 能用多久

🔵 在默认配置下，ID可用 71000 年不重复。

🔵 在支持 1024 个工作节点时，ID可用 4480 年不重复。

🔵 在支持 4096 个工作节点时，ID可用 1120 年不重复。


## 集成建议

#### 💎 常规集成

1️⃣ 用单例模式调用。外部集成方使用更多的实例并行调用本算法，不会增加ID产出效能，因为本算法采用单线程模式生成ID。

2️⃣ 指定唯一的 WorkerId。必须由外部系统确保 WorkerId 的全局唯一性，并赋值给本算法入口方法。

3️⃣ 单机多实例部署时使用不同 WorkerId。并非所有实现都支持跨进程的并发唯一，保险起见，在同一主机上部署多应用实例时，请确保各 WorkerId 唯一。

4️⃣ 异常处理。算法会抛出所有 Exception，外部系统应 catch 异常并做好应对处理，以免引发更大的系统崩溃。

5️⃣ 认真理解 IdGeneratorOptions 的定义，这对集成和使用本算法有帮助。

6️⃣ 使用雪花漂移算法。虽然代码里包含了传统雪花算法的定义，并且你可以在入口处指定（Method=2）来启用传统算法，但仍建议你使用雪花漂移算法（Method=1，默认的），毕竟它具有更好的伸缩力和更高的性能。

7️⃣ 不要修改核心算法。本算法内部参数较多，逻辑较为复杂，在你尚未掌握核心逻辑时，请勿尝试修改核心代码且用于生产环境，除非通过大量细致、科学的测试验证。


#### 💎 自动注册WorkerId

🔍 唯一ID生成器，依赖WorkerId，当业务服务需要水平自动化复制时，就要求它能自动化注册全局唯一WorkerId，然后各个容器化的无差别部署的业务服务，才能根据它生产唯一ID。

🔍 本算法提供一个开源的动态库（go语言实现），能在容器 k8s（或其它容器化集群） 环境下，通过 redis 自动注册 WorkerId。动态库提供的C接口方法有：

```

// 注册一个新的WorkerId
extern __declspec(dllexport) GoInt RegisterWorkerId(char* ip, GoInt port, char* password, GoInt maxWorkerId);

// 注销WorkerId
extern __declspec(dllexport) void UnRegisterWorkerId();

// 检查本地WorkerId是否有效
extern __declspec(dllexport) GoUint8 ValidateLocalWorkerId(GoInt workerId);

```

#### redis作用

🔎 只用于注册 WorkerId ，不用于生产 ID。

🔎 如果手工指定 WorkerId，即可不依赖 redis。


#### 其它分布式集成

🟢1.可增加 WorkerIdBitLength 到最大20，支持 1,048,576 个节点，且不影响上述并发性能。[算法支持]

🟢2.采用中心化 IdGenerator 集群，生成可用 Id 列表，存入 Redis 队列供节点消费。此时64个中心化节点数足够大型互联网项目使用。[需集成方扩展实现]

🟢3.以上2条二选一即可，采用方法2一般是因为不想增加最终 ID 长度，但节点数超过64个。

🟢4.任何加大 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength 的设置，都可能会增加 ID 的长度。

#### 💎 配置变更

配置变更指是系统运行一段时间后，再变更运行参数（IdGeneratorOptions选项值），请注意：

🔴 1.最重要的一条原则是：BaseTime **只能往前**（比老值更小、距离现在更远）赋值，原因是往后赋值极大可能产生相同的时间戳。[**不推荐**在系统运行之后调整 BaseTime]

🔴 2.任何时候增加 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength，都是可以的，但是慎用 “减小”的操作，因为这可能导致在未来某天生成的 ID 与过去老配置时相同。[允许在系统运行之后**增加**任何一个 BitLength 值]

🔴 3.如果必须减小 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength 其中的一项，一定要满足一个条件：新的两个 BitLength 之和要大于 老的值之和。[**不推荐**在运行之后缩小任何一个 BitLength 值]

🔴 4.上述3条规则，并未在本算法内做逻辑控制，集成方应根据上述规则做好影响评估，确认无误后，再实施配置变更。


## 💎💎 代码示例

🌲🏳️‍🌈 C#：[查看示例][1]

🌲🏳️‍🌈 Java：[查看示例][2]

🌲🏳️‍🌈 Go：[查看示例][3]

🌲🏳️‍🌈 Rust：[查看示例][4]

🌲🏳️‍🌈 C：[查看示例][5]


[1]: https://gitee.com/yitter/idgenerator/tree/master/C%23.NET
[2]: https://gitee.com/yitter/idgenerator/tree/master/Java
[3]: https://gitee.com/yitter/idgenerator/tree/master/Go
[4]: https://gitee.com/yitter/idgenerator/tree/master/Rust
[5]: https://gitee.com/yitter/idgenerator/tree/master/C