# 雪花算法组件

# 引入maven 包

<dependency>
    <groupId>com.fast4cloud</groupId>
    <artifactId>framework-starter-snowfrake-id</artifactId>
</dependency>

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# 当前使用算法包版本

        <!--雪花算法包-->
        <dependency>
            <groupId>com.github.yitter</groupId>
            <artifactId>yitter-idgenerator</artifactId>
            <version>1.0.6</version>
        </dependency>

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# 在yml 配置信息如下

# 自定义配置
self:
  config:
   #雪花算法
    yitter:
      # 表示使用什么算法，默认值为1，表示使用雪花漂移算法，2表示使用传统雪花算法。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。
      method: 1
      # 基础时间（也称：基点时间、原点时间、纪元时间），默认值为：2022-01-01 00:00:00，是毫秒时间戳（是整数，.NET是DatetTime类型），作用是：用生成ID时的系统时间与基础时间的差值（毫秒数）作为生成ID的时间戳。基础时间一般无需设置，如果觉得默认值太老，你可以重新设置，不过要注意，这个值以后最好不变。
      baseTime: 1640966400000
      # 机器码，最重要参数，默认值0，必须 全局唯一（或相同 DataCenterId 内唯一），必须 程序设定，缺省条件（WorkerIdBitLength取默认值）时最大值63，理论最大值 2^WorkerIdBitLength-1（不同实现语言可能会限定在 65535 或 32767，原理同 WorkerIdBitLength 规则）
      workerId: 0
      # 机器码位长，决定 WorkerId 的最大值，默认值1，取值范围 [1, 19]，实际上有些语言采用 无符号 ushort (uint16) 类型接收该参数，所以最大值是16，如果是采用 有符号 short (int16)，则最大值为15。
      workerIdBitLength: 1
      # 序列数位长，默认值6，取值范围 [3, 21]（建议不小于4），决定每毫秒基础生成的ID个数。规则要求：WorkerIdBitLength + SeqBitLength 不超过 22。
      seqBitLength: 6
      # 最小序列数，默认值5，取值范围 [5, MaxSeqNumber]，每毫秒的前5个序列数对应编号0-4是保留位，其中0是手工插入新值预留位，1-4是时间回拨相应预留位。
      minSeqNumber: 5
      # 最大序列数，设置范围 [MinSeqNumber, 2^SeqBitLength-1]，默认值0，真实最大序列数取最大值（2^SeqBitLength-1），不为0时，取其为真实最大序列数，一般无需设置，除非多机共享WorkerId分段生成ID（此时还要正确设置最小序列数）。
      maxSeqNumber: 0
      # 最大漂移次数，与计算能力有关
      topOverCostCount: 2000

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# 实际使用


// 初始化以后，即可在任何需要生成ID的地方，调用以下方法：
long newId = FdSnowFrakeIdUtil.getLongId();
String newId = FdSnowFrakeIdUtil.getStrId();

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# 目录结构

│ ├─config                   配置目录
│ |  ├─SnowFrakeConfig       初始化配置
| |  └─SnowFrakeProperties   自定义properties配置+
| └─utils                    工具类
|    └─FdSnowFrakeIdUtil     实际使用工具类

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引用

# 技术支持

开源地址：https://github.com/yitter/IdGenerator

QQ群：646049993

# 💎 算法介绍

❄ 这是优化的雪花算法（雪花漂移），它生成的ID更短、速度更快。

❄ 支持 k8s 等容器环境自动扩容（自动注册 WorkerId），可在单机或分布式环境生成数字型唯一ID。

❄ 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C/SQL/Node.js/PHP(C扩展) 等语言，并提供Python、PB多线程安全调用动态库（FFI）。

❄ 兼容所有雪花算法（号段模式或经典模式，大厂或小厂），将来你可做任意的升级切换。（一般无须升级，但理论上支持）

❄ 这是计算机历史上最全面的雪花ID生成工具。

# 需求来源

💧 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中。

💧 你希望数据表主键用最少的存储空间，索引速度更快，Select、Insert 和 Update 更迅速。

💧 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。

💧 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。

💧 尽管 Guid 能自增，但占用空间大，索引速度慢，你不想用它。

💧 应用实例可能超过50个，每个并发请求可达10W/s。

💧 要在容器环境部署应用，支持水平复制、自动扩容。

💧 不想依赖 redis 的自增操作获得连续的主键ID，因为连续的ID存在业务数据安全风险。

💧 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。

❌ 可能依赖外部存储系统。

# 新算法特点

✔ 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）

✔ 速度更快，是传统雪花算法的2-5倍，0.1秒可生成50万个（基于8代低压i7）。

✔ 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。

✔ 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。

✔ 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）

✔ 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）

# 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）。

# 💎 ID组成说明

本算法生成的ID由3部分组成（沿用雪花算法定义）：
+-------------------------+--------------+----------+
| 1.相对基础时间的时间差 | 2.WorkerId | 3.序列数 |
+-------------------------+--------------+----------+
第1部分，时间差，是生成ID时的系统时间减去 BaseTime 的总时间差（毫秒单位）。
第2部分，WorkerId，是区分不同机器或不同应用的唯一ID，最大值由 WorkerIdBitLength（默认6）限定。
第3部分，序列数，是每毫秒下的序列数，由参数中的 SeqBitLength（默认6）限定。

# ID示例

🟣 本算法生成的 ID ，是整数（占用空间最多8字节），以下是基于默认配置生成的ID：

129053495681099        (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，可以支撑70年)
165399880288699493     (普通雪花算法生成的ID)

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🟣 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，而生成速度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（基础长度可参考前一节“ID示例”），反之则除以2。

# 能用多久

能用多久的解释，是指生成的ID数字，何时能增长到超过 long（有符号64位，8字节）最大值。

🔵 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。

# 补充说明

❄ 默认算法，每个时间戳开始，生成的ID是奇数。

❄ 可以把ID右移 WorkerIdBitLength+SeqBitLength，得到时间戳。

# 💎 参数设置

❄ WorkerIdBitLength，机器码位长，决定 WorkerId 的最大值，默认值6，取值范围 [1, 19]，实际上有些语言采用无符号 ushort (uint16) 类型接收该参数，所以最大值是16，如果是采用有符号 short (int16)，则最大值为15。

❄ WorkerId，机器码，最重要参数，无默认值，必须 全局唯一（或相同 DataCenterId 内唯一），必须 程序设定，缺省条件（WorkerIdBitLength取默认值）时最大值63，理论最大值 2^WorkerIdBitLength-1（不同实现语言可能会限定在 65535 或 32767，原理同 WorkerIdBitLength 规则）。不同机器或不同应用实例 不能相同 ，你可通过应用程序配置该值，也可通过调用外部服务获取值。针对自动注册WorkerId需求，本算法提供默认实现：通过 redis 自动注册 WorkerId 的动态库，详见“Tools\AutoRegisterWorkerId”。

特别提示：如果一台服务器部署多个独立服务，需要为每个服务指定不同的 WorkerId。

❄ SeqBitLength，序列数位长，默认值6，取值范围 [3, 21]（建议不小于4），决定每毫秒基础生成的ID个数。规则要求：WorkerIdBitLength + SeqBitLength 不超过 22。

❄ MinSeqNumber，最小序列数，默认值5，取值范围 [5, MaxSeqNumber]，每毫秒的前5个序列数对应编号0-4是保留位，其中1-4是时间回拨相应预留位，0是手工新值预留位。

❄ MaxSeqNumber，最大序列数，设置范围 [MinSeqNumber, 2^SeqBitLength-1] ，默认值0，真实最大序列数取最大值（2^SeqBitLength-1），不为0时，取其为真实最大序列数，一般无需设置，除非多机共享WorkerId分段生成ID（此时还要正确设置最小序列数）。

❄ BaseTime ，基础时间（也称：基点时间、原点时间、纪元时间），有默认值（2020年），是毫秒时间戳（是整数，.NET是DatetTime类型），作用是：用生成ID时的系统时间与基础时间的差值（毫秒数）作为生成ID的时间戳。基础时间一般无需设置，如果觉得默认值太老，你可以重新设置，不过要注意，这个值以后最好不变。

第二版增加参数（非必须）：

❄ DataCenterId，数据中心ID（机房ID，默认0），请确保全局唯一。

❄ DataCenterIdBitLength，数据中心ID长度（默认0）。

❄ TimestampType，时间戳类型（0-毫秒，1-秒），默认0。

# 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。

8️⃣ 应用域内配置策略相同。当系统运行一段时间后，项目需要从程序指定 WorkerId 转到自动注册 WorkerId 时，请确保同一应用域内所有在用实例采用一致的配置策略，这不仅仅针对 WorkerId，也包含其他所有配置参数。

9️⃣ 管理好服务器时间。雪花算法依赖系统时间，不要手工大幅度回调操作系统时间。如果一定要调整，切记：确保服务再次启动时的系统时间大于最后一次关闭时的时间。（注：世界级或网络级的时间同步或回拨，引起的系统时间小幅度变化，对本算法没影响）

# 配置变更

配置变更指是系统运行一段时间后，再调整运行参数（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。

# 自动注册WorkerId

🔍 唯一ID生成器，依赖WorkerId，当业务服务需要水平无差别复制（自动扩容）时，这就要求能自动注册全局唯一WorkerId，然后才能生产唯一ID。

🔍 本算法提供开源动态库（go语言实现），能在容器 k8s 等容器环境下，通过 redis 自动注册 WorkerId。

🔍 通过redis注册WorkerId，并非唯一方法。你还可以开发中心化的配置服务，各端点服务启动时，通过中心服务获取唯一 WorkerId。

🔍 当然，如果你的服务无需自动扩容，那就不必自动注册WorkerId，而是为它们分别设置全局唯一值。

🔍 方法还有很多，例如：开发中心化的ID生成服务，由它为各端点服务（单个或批量）生成可用ID。

# 自动注册流程图

图片链接：https://github.com/yitter/IdGenerator/blob/master/Tools/AutoRegisterWorkerId/regprocess.jpg

源码路径：/Go/source/regworkerid/reghelper.go

# 动态库下载

下载链接1：https://github.com/yitter/IdGenerator/releases/download/reg_v1.0/regworkerid_lib_v1.0.zip

下载链接2：https://gitee.com/yitter/idgenerator/attach_files/662372/download/regworkerid_lib_v1.0.zip

# 动态库接口定义

// 注册一个 WorkerId，会先注销所有本机已注册的记录
// ip: redis 服务器地址
// port: redis 端口
// password: redis 访问密码，可为空字符串“”
// maxWorkerId: 最大 WorkerId
extern GoInt32 RegisterOne(char* ip, GoInt32 port, char* password, GoInt32 maxWorkerId);

// 注销本机已注册的 WorkerId
extern void UnRegister();

// 检查本地WorkerId是否有效（0-有效，其它-无效）
extern GoInt32 Validate(GoInt32 workerId);

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