雪花id重复 论文

问：雪花算法之【线上订单号重复了？一招搞定它！】

1. 答：公司老的系统原先采用的时间戳生成订单号，导致了如下情形
   打断一下：大家知道怎么查系统某项重复的数据吧
   不得了，这样重复岂不是一单成功三方回调导致另一单也成功了。
   多个服务怎么保证生成的订单号唯一呢？
   先上code
   以上是采用snowflake算法生成分布式唯一ID
   41-bit的时间可以表示 （1L<<41）/(1000L360024*365)=69 年的时间，10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。
   这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示 2^12 个ID，理论上snowflake方案的QPS约为 409.6w/s ，这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
   这种方式的优缺点是：
   优点：
   缺点：
   一般来说，采用这种方案就解决了。
   还有诸如，mysql的 auto_increment策略，redis的INCR，zookeeper的单一节点修改版本号递增，以及zookeeper的持久顺序节点。

问：ID号生成 雪花算法

1. 答：1、twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成
   2、SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数
   3、分布式系统内不会产生重复id（用有datacenterId和machineId来做区分）
   datacenterId（分布式）（服务ID 1，2，3.....） 每个服务中写死
   machineId（用于集群） 机器ID 读取机器的环境变量MACHINEID 部署时每台服务器ID不一样

问：分布式ID生成方案：雪花算法(源自Twitter)

1. 答：雪花(snowflake)在自然界中，是极具独特美丽，又变幻莫测的东西：
   雪花算法的原始版本是scala版，用于生成分布式ID（纯数字，时间顺序）,订单编号等。
   算法描述：
   snowflake.go
   main.go
   测试结果：
   结论：