Go语言分布式id生成器

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。比较典型的是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，这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表，也能够以时间顺序对这些消息进行排序。

Twitter 的 snowflake 算法是这种场景下的一个典型解法。先来看看 snowflake 是怎么回事，如下图所示： 

图：snowflake 中的比特位分布

首先确定我们的数值是 64 位的 int64 类型，被划分为了四部分，不含开头的第一个 bit，因为这个 bit 是符号位。用 41 位来表示收到请求时的时间戳，单位为毫秒，然后五位来表示数据中心的 ID，然后再五位来表示机器的实例 ID，最后是 12 位的循环自增 ID（到达 1111,1111,1111 后会归 0）。

这样的机制可以支持我们在同一台机器上，同一毫秒内产生 2 ^ 12 = 4096 条消息。一秒共 409.6 万条消息。从值域上来讲完全够用了。

数据中心加上实例 ID 共有 10 位，可以支持我们每数据中心部署 32 台机器，所有数据中心共 1024 台实例。

表示 timestamp 的 41 位，可以支持我们使用 69 年。当然，我们的时间毫秒计数不会真的从 1970 年开始记，那样我们的系统跑到 2039/9/7 23:47:35 就不能用了，所以这里的 timestamp 实际上只是相对于某个时间的增量，比如我们的系统上线是 2018-08-01，那么我们可以把这个 timestamp 当作是从 2018-08-01 00:00:00.000 的偏移量。

worker_id 分配

timestamp、datacenter_id、worker_id 和 sequence_id 这四个字段中，timestamp 和 sequence_id 是由程序在运行期生成的。但 datacenter_id 和 worker_id 需要我们在部署阶段就能够获取得到，并且一旦程序启动之后，就是不可更改的了（想想，如果可以随意更改，可能被不慎修改，造成最终生成的 ID 有冲突）。

一般不同数据中心的机器，会提供对应的获取数据中心 ID 的 API，所以 datacenter_id 我们可以在部署阶段轻松地获取到。而 worker_id 是我们逻辑上给机器分配的一个 ID，这个要怎么办呢？比较简单的想法是由能够提供这种自增 ID 功能的工具来支持，比如 MySQL:

从 MySQL 中获取到 worker_id 之后，就把这个 worker_id 直接持久化到本地，以避免每次上线时都需要获取新的 worker_id，让单实例的 worker_id 可以始终保持不变。

当然，使用 MySQL 相当于给我们简单的 id 生成服务增加了一个外部依赖，依赖越多，我们的服务的可运维性就越差。

考虑到集群中即使有单个 ID 生成服务的实例挂了，也就是损失一段时间的一部分 ID，所以我们也可以更简单暴力一些，把 worker_id 直接写在 worker 的配置中，上线时由部署脚本完成 worker_id 字段替换。

标准 snowflake 实现

github.com/bwmarrin/snowflake 是一个相当轻量化的 snowflake 的 Go 实现。其文档对各位使用的定义如下图所示。

图：snowflake库

和标准的 snowflake 完全一致。使用上比较简单：

package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "github.com/bwmarrin/snowflake"
)

func main() {
    n, err := snowflake.NewNode(1)
    if err != nil {
        println(err)
        os.Exit(1)
    }
    for i := 0; i < 3; i++ {
        id := n.Generate()
        fmt.Println("id", id)
        fmt.Println(
            "node: ", id.Node(),
            "step: ", id.Step(),
            "time: ", id.Time(),
            "\n",
        )
    }
}

运行结果如下：

当然，这个库也给我们留好了定制的后路，其中预留了一些可定制字段：

Epoch 就是本节开头讲的起始时间，NodeBits 指的是机器编号的位长，StepBits 指的是自增序列的位⻓。

sonyflake

sonyflake 是 Sony 公司的一个开源项目，基本思路和 snowflake 差不多，不过位分配上稍有不同，如下图所示： 

图：sonyflake

这里的时间只用了 39 个 bit，但时间的单位变成了 10ms，所以理论上比 41 位表示的时间还要久（174 年）。

Sequence ID 和之前的定义一致，Machine ID 其实就是节点 ID。sonyflake 与众不同的地方在于其在启动阶段的参数配置：

Settings 数据结构如下：

StartTime 选项和我们之前的 Epoch 差不多，如果不设置的话，默认是从 2014-09-01 00:00:00 +0000 UTC 开始。

MachineID 可以由用户自定义的函数，如果用户不定义的话，会默认将本机 IP 的低 16 位作为 machineid。

CheckMachineID 是由用户提供的检查 MachineID 是否冲突的函数。这里的设计还是比较巧秒的，如果有另外的中心化存储并支持检查重复的存储，那我们就可以按照自己的想法随意定制这个检查 MachineID 是否冲突的逻辑。如果公司有现成的 Redis 集群，那么我们可以很轻松地用 Redis 的集合类型来检查冲突。

使用起来也比较简单，这里省略了一些逻辑简单的函数：

package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "time"
    "github.com/sony/sonyflake"
)

func getMachineID() (uint16, error) {
    var machineID uint16
    var err error
    machineID = readMachineIDFromLocalFile()
    if machineID == 0 {
        machineID, err = generateMachineID()
        if err != nil {
            return 0, err
        }
    }
    return machineID, nil
}
func checkMachineID(machineID uint16) bool {
    saddResult, err := saddMachineIDToRedisSet()
    if err != nil || saddResult == 0 {
        return true
    }
    err := saveMachineIDToLocalFile(machineID)
    if err != nil {
        return true
    }
    return false
}
func main() {
    t, _ := time.Parse("2006-01-02", "2018-01-01")
    settings := sonyflake.Settings{
        StartTime: t,
        MachineID: getMachineID,
        CheckMachineID: checkMachineID,
    }
    sf := sonyflake.NewSonyflake(settings)
    id, err := sf.NextID()
    if err != nil {
    fmt.Println(err)
        os.Exit(1)
    }
    fmt.Println(id)
}