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原文：id 生成器在微博我們一直叫發號器，微博就是用這樣的號來儲存，而我微博裡討論的時候也都是以發號器為標籤。它的主要目的確如平常大家理解的「
為乙個分布式系統的資料object產生乙個唯一的標識」，但其實在乙個真實的系統裡可能也可以承擔更多的作用。概括起來主要有以下幾點：
1. 唯一性
2. 時間相關
3. 粗略有序
4. 可反解
5. 可製造
下面我會分別講每個作用後面的考慮和權衡，也會對比介紹一下業界已知的幾種 id 設計。
1. 要唯一性，是否需要全域性唯一？
說起全域性唯一，通常大家都會在想到發號器服務，分布式的通常需要更大空間，中心式的則需要在乙個合適的地方在會聚。這就可能涉及到鎖，而鎖意味著成本和效能的下降。所以當前的系統是否需要全域性的唯一性，就是乙個需要考慮的問題。
比如在通訊系統裡，聊天訊息可能就未必需要全域性，因為一條訊息只是某乙個人發出，系統只要保證乙個人維度的唯一性即可。本質上而言，這裡利用了使用者 id 的唯一性，因為唯一性是可以依賴的，通常我們設計系統也都是基於類似的性質，比如後面降到的使用時間唯一性的方式。
2. 用時間來做什麼？千萬年太久，只爭朝夕？
前面說到唯一性可以依賴，我們需要選擇的是依賴什麼。通常的做法可以選擇資料庫自增，這在很多資料庫裡都是可以滿足acid 的操作。但是用資料庫有個缺點，就是資料庫有效能問題，在多機房情況下也很難處理。當然，你可以通過調整自增的步長來設計，但對於乙個發號器而言，操作和維護都略重了。
而時間是天然唯一的，因此也是很多設計的選擇。但對於乙個8byte的 id 而言，時間並沒有那麼多。你如果精確到秒級別，三十年都要使用30bit，到毫秒級則要再增加10bit，你也只剩下20bit 可以做其他事情了。之所以在8byte 上搗鼓，因為8byte 是乙個long，不管在處理器和編譯器還是語言層面，都是可以更好地被處理。
然而三十年夠麼？對於乙個人來說，可能不夠，但對乙個系統而言，可能足夠。我們經常開玩笑，網際網路裡能活三十年的系統有多少呢？三十年過去，你的系統可能都被重寫 n 遍了。這樣的信心同樣來自於摩爾定律，三十年後，計算效能早就提高了上千倍，到時候更多byte 都不會是問題了。
3. 粗略有多粗略，秒還是毫秒？
每秒乙個或者每毫秒乙個id明顯是不夠的，剛才說到還有20bit 可以做其他事情，就包括乙個sequenceid。如果要達到精確的有序，就要對 sequence 進行併發控制，效能上肯定會打折。所以經常會有的乙個選擇就是，在這個秒的級別上不再保證順序，而整個 id 則只保證時間上的有序。後一秒的 id肯定比前一秒的大，但同一秒內可能後取的id比前面的號小。這在使用時非常關鍵，你要理解，系統也要接受才可以。
那時間用秒還是毫秒呢？其實不用毫秒的時候就可以把空出來的10bit 送給 sequence，但整個id 的精度就下降了。峰值速度是更現實的考慮。sequence 的空間決定了峰值的速度，而峰值也就意味著持續的時間不會太久。這方面，每秒100萬比每毫秒1000限制更小。
4. 可反解，解開的是什麼？
乙個 id 生成之後，就會伴隨著資訊終身，排錯分析的時候，我們需要查驗。這時候乙個可反解的 id 可以幫上很多忙，從**來的，什麼時候出生的。 跟身份證倒有點兒相通了，其實身份證就是乙個典型的分布式 id 生成器。
如果id 裡已經有了時間而且能解開，在儲存層面可能不再需要timestamp 一類的字段了。微博的 id 還有很多業務資訊，這個後面會細講。
5. 可製造，為什麼不用uuid？
網際網路系統上可用性永遠是優先指標。但由於分布式系統的脆弱，網路不穩定或者底層儲存系統的不可用，業務系統隨時面臨著失敗。為了給前端更友好的響應，我們需要能盡量容忍失敗。比如在儲存失敗時，可能需要臨時匯出請求供後續處理，而後續處理時已經離開了當時的時間點，順序跟其他系統錯開了。我們需要製造出這樣的id 以便系統好像一直正常執行一樣，可製造的 id 讓你可以控制生產日期（汗，有點兒假冒偽劣的意思了），然後繼續下面的處理。
另乙個重要場景就是資料清洗。這個屬於較少遇到，但並不罕見的情況，可能是原來 id 設計的不合理，也可能由於底層儲存的改變，都可能出現。這樣乙個可製造的 id 就會帶來很多操作層面的便利。
這也是我們不用 uuid 的乙個原因。uuid 標準可以保證在某時某地生成，但如果要控制生成乙個特定時間的 uuid，可能需要底層庫的改動。經驗告訴我們，能在上層解決的問題不要透到下層，這種庫的維護成本是非常高的。
#設計細節
uuid 就不說了， 其他公開出來的這裡說下snowflake、weibo以及 ticktick 的設計。
1. snowflake
41bit留給毫秒時間，10bit給machineid，也就是機器要預先配置，剩下12位留給sequence。**雖然露出來了，但其實已經不可用了，據說是內部改造中。
2. weibo
微博使用了秒級的時間，用了30bit，sequence 用了15位，理論上可以搞定3.2w/s的速度。用4bit來區分idc，也就是可以支援16個 idc，對於核心機房來說夠了。剩下的有2bit 用來區分業務，由於當前發號服務是機房中心式的，1bit 來區分熱備。是的，也沒有用滿64bit。
3. ticktick
也就是當前在環信系統裡要用到的。使用了30bit 的秒級時間，20bit 給sequence。這裡是有個考慮，第一版實現還是希望到毫秒級，所以20bit 的前10bit給了毫秒來用，剩下10bit給 sequence。等到峰值提高的時候可以暫時回到秒級。
前面說到的三十年問題，因此我在高位留了2bit 做 version，或者到時候改造使用更長位元組數，用第一位來標識不同 id，或者可以把這2bit 挪給時間用，可以給系統改造留出一定的時間。
剩下的10bit 留給 machineid，也就是說當前 id 生成可以直接內嵌在業務服務中，最多支援千級別的伺服器數量。最後有2bit 做tag 用，可能區分群訊息和單聊訊息。同時你也看出，這個 id 最多支援一天10億訊息，也是怕系統增速太快，這2bit 可以挪給 sequence，可以支援40億級別訊息量，或者結合前面的版本支援到百億級別。
#後記
自己實現乙個發號器非常簡單，所以ticktick 怎麼實現並不重要。不過吶，我還是有 demo 原始碼的，見
業務系統需要怎樣的全域性唯一ID
id 生成器在微博我們一直叫發號器，微博就是用這樣的號來儲存，而我微博裡討論的時候也都是以發號器為標籤。它的主要目的確如平常大家理解的 為乙個分布式系統的資料object產生乙個唯一的標識 但其實在乙個真實的系統裡可能也可以承擔更多的作用。概括起來主要有以下幾點 唯一性時間相關 粗略有序 可反解可製...
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常見方法 不足與優化 常見方法一 使用資料庫的 auto increment 來生成全域性唯一遞增id 優點 1 簡單，使用資料庫已有的功能 2 能夠保證唯一性 3 能夠保證遞增性 4 步長固定 缺點 1 可用性難以保證 資料庫常見架構是一主多從 讀寫分離，生成自增id是寫請求，主庫掛了就玩不轉了 ...
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