Go雪花算法生成随机id

雪花算法

雪花算法是twitter开源的由64位整数组成的分布式ID，性能高，并且在单机上递增。

1.第一位占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。
2.时间戳占用41bit,单位为毫秒，总共可以容纳约69年的时间。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，所以这里的时间戳只是相对
于某个时间的增量，比如我们的系统上线是2023-03-17,那么我们完全可以把这个timestamp当作是
从2023-03-17 00:00:00. 000的偏移量。
3.工作机器id占用10bit,其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，最多可以容纳1024个节
点。
4.序列号占用12bit,用来记录同毫秒内产生的不同id。每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加
到4095，同一毫秒-共可以产生4096个ID。
SnowFlake算法在同一毫秒内做多可以产生多少全局唯一ID呢？
同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304

Go实现代码

1.github.com/bwmarrin/snowflake

package main

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

var node *snowflake.Node

//初始化一个node
func Init(startTime string, machineID int64) (err error) {
	//自定义开始时间
	var st time.Time
	st, err = time.Parse("2006-01-02", startTime)
	if err != nil {
		return
	}
	snowflake.Epoch = st.UnixNano() / 1000000
	node, err = snowflake.NewNode(machineID)
	return
}
func GenID() int64 {
	return node.Generate().Int64()
}
func main() {
	if err := Init("2023-03-17", 1); err != nil {
		fmt.Printf("init failed, err:%v\n", err)
		return
	}
	id := GenID()
	fmt.Println(id)
}

var (
	sonyFlake     *sonyflake.Sonyflake // 实例
	sonyMachineID uint16
	//机器ID
)

func getMachineID() (uint16, error) { //返回全局定义的机器ID
	return sonyMachineID, nil
}

2.github.com/sony/sonyflake

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/sony/sonyflake"
	"time"
)
var (
	sonyFlake     *sonyflake.Sonyflake // 实例
	sonyMachineID uint16
	//机器ID
)

func getMachineID() (uint16, error) { //返回全局定义的机器ID
	return sonyMachineID, nil
}

//需传入当前的机器ID
func Init(machineId uint16) (err error) {
	sonyMachineID = machineId
	t, _ := time.Parse(" 2006-01-02", "2023-03-17") //初始化一个开始的时间
	settings := sonyflake.Settings{
		// 生成全局配置
		StartTime: t,
		MachineID: getMachineID, //指定机器ID
	}
	sonyFlake = sonyflake.NewSonyflake(settings) // 用配置生成sonyflake节点
	return
}

// GetID返回生成的id值
func GetID() (id uint64, err error) { //拿到sonyflake节 点生成id值
	if sonyFlake == nil {
		err = fmt.Errorf("snoy flake not inited")
		return
	}
	id, err = sonyFlake.NextID()
	return
}

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