这个算法的好处很简单可以在每秒产生约400W个不同的16位数字ID(10进制)

一、雪花算法原理解析

1. 分布式ID常见生成策略：

分布式ID生成策略常见的有如下几种：

数据库自增ID。
UUID生成。
Redis的原子自增方式。
数据库水平拆分，设置初始值和相同的自增步长。
批量申请自增ID。
雪花算法。
百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。
美团Leaf算法(依赖于数据库，ZK)。

本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。

其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，保持自增性且不重复。

2. 雪花算法的结构：

主要分为以下几个部分：

是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
是 41 个 bit：表示的是时间戳。
是 10 个 bit：表示的是机房 id，0000000000，因为我传进去的就是0。
是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 0000 0000。

我们分别解释一下四个部分：

1 bit，是无意义的：
因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。
41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。
10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。
但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），这里可以随意拆分，比如拿出4位标识业务号，其他6位作为机器号。可以随意组合。
12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。
12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。也就是同一毫秒内同一台机器所生成的最大ID数量为4096

　简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机器号，（这里姑且讲10bit全部作为工作机器ID）接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 id，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。接着用当前时间戳（单位到毫秒）占用41 个 bit，然后接着 10 个 bit 设置机器 id。最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 id 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。

二、PHP源码实现案例

1.demo1:



/**
 * 雪花算法类
 * @package app\helpers
 */
class SnowFlake
{
    const EPOCH = 1479533469598;
    const max12bit = 4095;
    const max41bit = 1099511627775;

    static $machineId = null;

    public static function machineId($mId = 0) {
        self::$machineId = $mId;
    }

    public static function generateParticle() {
        /*
        * Time - 42 bits
        */
        $time = floor(microtime(true) * 1000);

        /*
        * Substract custom epoch from current time
        */
        $time -= self::EPOCH;

        /*
        * Create a base and add time to it
        */
        $base = decbin(self::max41bit + $time);


        /*
        * Configured machine id - 10 bits - up to 1024 machines
        */
        if(!self::$machineId) {
            $machineid = self::$machineId;
        } else {
            $machineid = str_pad(decbin(self::$machineId), 10, "0", STR_PAD_LEFT);
        }

        /*
        * sequence number - 12 bits - up to 4096 random numbers per machine
        */
        $random = str_pad(decbin(mt_rand(0, self::max12bit)), 12, "0", STR_PAD_LEFT);

        /*
        * Pack
        */
        $base = $base.$machineid.$random;

        /*
        * Return unique time id no
        */
        return bindec($base);
    }

    public static function timeFromParticle($particle) {
        /*
        * Return time
        */
        return bindec(substr(decbin($particle),0,41)) - self::max41bit + self::EPOCH;
    }
}

2.demo2:


 public function createID(){
        //假设一个机器id
        $machineId = 1234567890;

        //41bit timestamp(毫秒)
        $time = floor(microtime(true) * 1000);

        //0bit 未使用
        $suffix = 0;

        //datacenterId  添加数据的时间
        $base = decbin(pow(2,40) - 1 + $time);

        //workerId  机器ID
        $machineid = decbin(pow(2,9) - 1 + $machineId);

        //毫秒类的计数
        $random = mt_rand(1, pow(2,11)-1);

        $random = decbin(pow(2,11)-1 + $random);
        //拼装所有数据
        $base64 = $suffix.$base.$machineid.$random;
        //将二进制转换int
        $base64 = bindec($base64);

        $id = sprintf('%.0f', $base64);

        return $id;
    }

　SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，效率较高。但是依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将10bit的机器id优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。

雪花算法SnowFlake生成唯一ID

2. 雪花算法的结构：

二、PHP源码实现案例