Twitter 于 2010 年开源了外部团队在用的一款全局惟一 ID 生成算法 Snowflake，翻译过去叫做雪花算法。Snowflake 不借助数据库，可间接由编程语言生成，它间断生成的 3 个 ID 看起来像这样 563583455628754944、563583466173235200、563583552944996352。
Snowflake 以 64 bit 来存储组成 ID 的 4 个局部：
• 最高位占 1 bit，值固定为 0，以保障生成的 ID 为负数；• 中位占 41 bit，值为毫秒级工夫戳；• 中下位占 10 bit，值为工作机器的 ID，值的下限为 1024；• 末位占 12 bit，值为以后毫秒内生成的不同 ID，值的下限为 4096；
这样的设计容许在 1 毫秒内生成最多 4096 个 ID，同时因为中位是工夫戳，使得生成的 ID 是有序递增的。
Snowflake 的代码实现
代码实现中有一个重要的知识点——位运算。不理解位运算的敌人请浏览本书（《Python 编程参考》）的 位运算 章节开展学习。
首先咱们引入必要的库，并设定中下位和末位的长度：
import time
import logging
# 调配地位
WORKER_BITS = 5
DATACENTER_BITS = 5
SEQUENCE_BITS = 12这里的中下位蕴含 5 位机房 ID 和 5 位机器 ID，它们一起组成 10 位的中下位。接着通过中下位的长度计算机房和机器的上限值；
# 设定设施数量下限
WORKER_UPPER_LIMIT = -1 ^ (-1 << WORKER_BITS)
DATACENTER_UPPER_LIMIT = -1 ^ (-1 << DATACENTER_BITS)下面提到过这是一组 64 位长度的组合，在获取到每一段之后咱们须要将它们按位组合到一起，所以这里须要计算出地位的偏移量：
# 组合时的位运算偏移量
WORKER_SHIFT = SEQUENCE_BITS
DATACENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_BITS
TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_BITS + DATACENTER_BITS而后设定掩码和元工夫：
SEQUENCE_MASK = -1 ^ (-1 << SEQUENCE_BITS) # 掩码
EPOCH = 1577808001000 # 元工夫戳 此处元设为 2020-01-01 00:00:01依照 Snowflake 设定的 41 位长度，工夫戳最多也只能用 70 年，如果从个 1970 年开始，那么就白白浪费了几十年，所以这里的元工夫能够设定为代码编写的工夫或者近年工夫。
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所有准备就绪后，开始设计 Snowflake 类的构造，这个算法波及工夫边界、工夫戳生成、编号获取操作，代码根本构造如下：
class SnowFlake:
def __init__(self, data_center_id, worker_id, sequence=0):
pass
def _timestamp():
"""指定位数的工夫戳"""
pass
def take(self):
"""获取一个编号"""
pass
def _generate(self):
"""生成一个编号"""
def _wait_next_time(self, last_timestamp):
"""等到下一次单位工夫"""
pass一些初始化工作和根本边界查看工作在 init 函数中发展，例如查看 WORKER ID 和 DATACENTER ID 的边界，ID 的初始化等，对应代码如下：
def __init__(self, data_center_id, worker_id, sequence=0):
# 编号下限查看
if worker_id > WORKER_UPPER_LIMIT:
raise ValueError('WORKER ID 高于下限')
if worker_id < 0:
raise ValueError('WORKER ID 低于上限')
if data_center_id > DATACENTER_UPPER_LIMIT:
raise ValueError('DATA CENTER ID 高于下限')
if data_center_id < 0:
raise ValueError('DATA CENTER ID 低于上限')
self.worker_id = worker_id
self.datacenter_id = data_center_id
self.sequence = sequence
self.last_timestamp = -1 # 最近一次生成编号的工夫戳工夫戳的生成很简略，然而咱们编写代码的时候要留神函数繁多职责准则，因而把它独自拿进去做一个函数：
@staticmethod
def _timestamp(n=1e3):
"""指定位数的工夫戳"""
return int(time.time() * n)如果单位工夫内生成的数超过下限，就须要等到下一个单位工夫，对应代码如下：
def _wait_next_time(self, last_timestamp):
"""等到下一次单位工夫"""
timestamp = self._timestamp()
while timestamp <= last_timestamp:
timestamp = self._timestamp()
return timestamp取号时波及的操作比拟多，例如校验工夫是否回拨、单位工夫生成的数是否超限、生成账号等，因而须要拆分称多个小函数，遵循繁多职责准则：
def take(self) -> int:
"""获取一个编号"""
timestamp = self._timestamp()
self._check(timestamp)
self.last_timestamp = timestamp # 更新最近一次生成编号的工夫戳
return self._generate(timestamp)
def _generate(self, timestamp):
"""生成一个编号"""
number = ((timestamp - EPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (self.datacenter_id << DATACENTER_ID_SHIFT) |
(self.worker_id << WORKER_SHIFT) | self.sequence
return number
def _check(self, timestamp):
"""超限查看"""
self._time_back_off_check(timestamp)
self._number_check(timestamp)
def _number_check(self, timestamp):
""" 数超限查看
查看以后工夫生成的编号是否超过下限 超过下限则等到下一个工夫生成
"""
if timestamp == self.last_timestamp:
self.sequence = (self.sequence + 1) & SEQUENCE_MASK
if self.sequence == 0:
timestamp = self._wait_next_time(self.last_timestamp)
else:
self.sequence = 0
def _time_back_off_check(self, timestamp):
"""查看时钟回拨"""
if timestamp < self.last_timestamp:
logging.error('发现时钟回退，记录到最近一次的工夫戳为 {}'.format(self.last_timestamp))
raise Exception("时钟回拨异样")至此，Snowflake 算法编写实现。残缺代码下如图所示:
carbon.png
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