# IdGen
#### 介绍
用一种全新的雪花漂移算法,让ID更短、生成速度更快。
核心在于缩短ID长度的同时,还能保持每毫秒并发处理量(50W/0.1s),且能保持伸缩能力。
## 功能说明
1.ID更短,是传统算法的几倍,用50年都不会超过js(Number)的最大值。(默认配置WorkerId是6bit,自增数是6bit)
2.生成速度更快,0.1秒可生成50万个。(i7笔记本,默认算法配置6bit+6bit)
3.支持时间回拨处理。比如Linux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。
4.支持手工插入新ID。当业务需要在历史时间生成新ID时,用本算法的预留位每秒能生成5000个。
5.漂移时对外异步发通知事件。让调用方确切知道算法漂移记录,Log并发调用量。
6.不依赖任何外部缓存和数据库。(但WorkerId必须由外部指定)
7.目前是C#版,很快会出java、php等版本。
## 文件说明
1.SnowWorkerM1.cs 是雪花漂移算法。
2.SnowWorkerM2.cs 是传统雪花算法。
## 效果
1.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。
2.增加WorkerId位数到8bit(128节点)时,15年达到 js Number Max 值。
3.极致性能:500W/1s。
4.所有测试数据均基于8代低压i7计算。
## 适用范围
1.小型、中型、大型需要全局唯一Id(不用Guid)的项目。
2.分布式项目。
3.不想将Long型转String给前端用的项目。(如果前端支持bigint,则不用考虑此项)
## 大型分布式环境使用建议
1.可扩大 WorkerIdBitLength 到最多20位,支持 1,048,576 个节点,且不影响上述并发性能(50W/0.1s)。
2.采用中心化 IdGenerator 集群,给节点生成可用 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。
## 使用方法
#### 雪花漂移算法
```
var options = new IdGeneratorOptions()
{
// 设置WorkerId,默认最大2^16-1
WorkerId = 1
};
var newId = new YitIdGenerator(options).NewLong();
```
#### 传统雪花算法
```
var options = new IdGeneratorOptions()
{
Method = 2, // 默认1
WorkerId = 1
};
var newId = new YitIdGenerator(options).NewLong();
```
## options说明
options参数(Method、StartTime除外)只支持漂移算法,不支持传统雪花算法。
```
public class IdGeneratorOptions
{
///
/// 雪花计算方法
/// (1|2)
///
public short Method { get; set; } = 1;
///
/// 开始时间(UTC格式)
/// 不能超过当前系统时间
///
public DateTime StartTime { get; set; } = DateTime.MinValue;
///
/// 机器码
/// 与 WorkerIdBitLength 有关系
///
public ushort WorkerId { get; set; } = 0;
///
/// 机器码位长
/// 范围:2-21(要求:序列数位长+机器码位长不超过22)。
/// 建议范围:6-12。
///
public byte WorkerIdBitLength { get; set; } = 6;//10;
///
/// 序列数位长
/// 范围:2-21(要求:序列数位长+机器码位长不超过22)。
/// 建议范围:6-14。
///
public byte SeqBitLength { get; set; } = 6;//10;
///
/// 最大序列数(含)
/// (由SeqBitLength计算的最大值)
///
public int MaxSeqNumber { get; set; } = 0;
///
/// 最小序列数(含)
/// 默认11,不小于5,不大于MaxSeqNumber-2
///
public ushort MinSeqNumber { get; set; } = 11;
///
/// 最大漂移次数(含),
/// 默认2000,推荐范围500-10000(与计算能力有关)
///
public int TopOverCostCount { get; set; } = 2000;
```
##技术支持
QQ群:646049993