雪花Id生成算法，是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的優點在于，在分布式系統中快速生成有時間順序的唯一編號！Snowflake實測每秒可生成900萬個唯一Id。

Nuget包：NewLife.Core

源碼地址：

https://github.com/NewLifeX/X/blob/master/NewLife.Core/Data/Snowflake.cs

核心原理

使用一個 64 bit 的 long 型的數字作為全局唯一 id。在分布式系統中的應用十分廣泛，且ID 引入了時間戳，基本上保持自增。

格式：1bit保留 + 41bit時間戳 + 10bit機器 + 12bit序列號

第一位不使用，主要是為了避免部分場景變成負數；

41位時間戳，也就是2的41次方，毫秒為單位，足夠保存69年。這里一般存儲1970年以來的毫秒數，建議各個系統根據需要自定義這個開始日期；

10位機器碼，理論上可以表示1024臺機器，也可以拆分幾位表示機房幾位表示機器。這里默認采用本機IPv4地址最后兩段以及進程Id一起作為機器碼，確保機房內部不同機器，以及相同機器上的不同進程，擁有不同的機器碼；

12位序列號，表示范圍0~4095，一直遞增，即使毫秒數加一，這里也不會歸零，避免被惡意用戶輕易猜測得到前后訂單號；

生成Id

NewId用于生成新的唯一Id

/// <summary>獲取下一個Id</summary> /// <returns></returns> public virtual Int64 NewId();/// <summary>獲取指定時間的Id，帶上節點和序列號。可用于根據業務時間構造插入Id</summary> /// <param name="time">時間</param> /// <returns></returns> public virtual Int64 NewId(DateTime time);

無參版默認使用當前時間生成唯一Id，也可以給指定時間生成唯一Id。

以下是采用雪花Id作為訂單號。

解析Id

大型數據表，例如訂單表、日志表等，可以使用Int64作為主鍵，然后使用雪花Id。因為雪花Id內帶有時間戳信息，因此我們可以根據主鍵Id來直接搜索指定時間區間的數據。

/// <summary>時間轉為Id，不帶節點和序列號。可用于構建時間片段查詢</summary> /// <param name="time">時間</param> /// <returns></returns> public virtual Int64 GetId(DateTime time);

GetId用于計算指定時間的基準Id，只有最高的時間部分，機器碼和序列化為零。我們在計算指定時間區間（start, end）內的數據時，可以有：

Select * from Order where Id>=Get(start) and Id<GetId(end);

拿到一個雪花Id，也可以從中解析得到時間等信息

/// <summary>嘗試分析</summary> /// <param name="id"></param> /// <param name="time">時間</param> /// <param name="workerId">節點</param> /// <param name="sequence">序列號</param> /// <returns></returns> public virtual Boolean TryParse(Int64 id, out DateTime time, out Int32 workerId, out Int32 sequence);

解析訂單號 152075078181383514 ，時間基準設為 2020年1月1日

總結

在分布式系統中，雪花Id具有非常重要的意義。星塵大量使用雪花Id，用于存儲跟蹤數據和采樣數據，以前必須先插入跟蹤數據得到自增Id然后才能插入采樣數據（需要關聯）的問題迎難而解，兩者都可以同時走批量插入。

對于日志型數據表，強烈推薦使用雪花Id，因為它帶有時間戳信息，等同于省去了CreateTime字段的索引。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的雪花算法Snowflake的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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