簡介
Twitter 早期用 MySQL 存儲數據，隨着用戶的增長，單一的 MySQL 實例沒法承受海量的數據，后來團隊就研究如何產生完美的自增ID，以滿足兩個基本的要求：
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每秒能生成幾十萬條 ID 用於標識不同的 記錄；
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這些 ID 應該可以有個大致的順序，也就是說發布時間相近的兩條記錄，它們的 ID也應當相近，這樣才能方便各種客戶端對記錄 進行排序。
Twitter-Snowflake算法就是在這樣的背景下產生的。
核心
Twitter 解決這兩個問題的方案非常簡單高效：每一個 ID 都是 64 位數字，由時間戳、工作機器節點和序列號組成， ID是由當前所在的機器節點生成的。如圖：
下面先說明一下各個區間的作用。
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符號位：用於區分正負數。1為負數，0為整數。一般不需要負數，所以值固定為0。
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時間戳：一共預留41bit保存毫秒級時間戳。因為毫秒級時間戳長度是13位：41位二進制最大值(T)是：$2^{41}-1 = 2199023255551 $ , 剛好13位。可以表示的年份 = T / (3600 * 24 * 365 * 1000) = 69.7年。換算成Unix時間也就是可以表示到：2039-09-07 23:47:35：
大家會覺得這個時間不夠用啊，沒關系，后面會講如何優化。
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工作機器：預留了10bit保存機器ID。只要機器ID不一樣，每毫秒生成的ID是不一樣的。一共可以支持多少台機器同時生成ID呢？ 答案是 1023 台（\(2^{10}-1\)）。
如果工作機器比較少，可以使用配置文件來設置這個id，或者使用隨機數。如果機器過多就得單獨實現一共工作機器ID分配器了，比如使用redis自增，或者利用Mysql auto_increment機制也可以達到效果。
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序列號：序列號一共是12bit，為了處理在同一機器同一毫秒內需要給多條消息分配id的情況，一共可以產生4095個序列號(0~4095， \(2^{12}-1\))。
綜上：同一台機器1毫秒內可產生4095個ID，全部機器1毫秒內可產生 4095 * 1023 個ID。由於全是在各個機器本地生成，效率非常高。
簡單實現
下面是一個簡單實現：僅有時間戳，機器位為0，序列號為0：
#include <stdio.h>
int main()
{
long long id;
id = 1572057648000 << 22; //相當於 id = 1572057648000 << 22 | 0 << 12 | 0;
printf("id=%lld\n", id);
return 0;
}
輸出：
id=6593687681236992000
代碼實現主要用到了左移和或位運算（或運算），各個語言類似。上面的實現輸出的結果是一個19位長度的整數。
優化
1、時間戳優化
如果時間戳取當前毫秒級時間戳，那么只能表示到2039年，遠遠不夠。我們發現，1970到當前時間這個區間其實是永遠都不會用了，那么，為何不使用偏移量呢？也就是時間戳部分不直接取當前毫秒級時間戳，而是在此基礎上減去一個過去時間：
id = (1572057648000 - 1569859200000) << 22;
輸出：
id=9220959240192000
上面代碼中，第一個時間戳是當前毫秒級時間戳，第二個則是一個過去時間戳（1569859200000表示2019-10-01 00:00:00）。這樣我們可以表示的年大概是 當前年份(例如2019) + 69 = 2088 年，很長一段時間內都夠用。
2、序列號
序列號默認取0，如果已經使用了則自增。若自增到4096，也就是同一毫秒內的序列號用完了，怎么辦呢？需要等待至下一毫秒。部分代碼示例：
//同一毫秒並發調用
if (ts == (iw.last_time_stamp)) {
//序列號自增
iw.sequence = (iw.sequence+1) & MASK_SEQUENCE;
//序列號自增到最大值4096，4095 & 4096 = 0
if (iw.sequence == 0) {
//等待至下一毫秒
ts = time_re_gen(ts);
}
} else { //同一毫秒沒有重復的
iw.last_time_stamp = ts;
}
算法變種
1、53bits版本：因為js只支持53位bit的數值
* 0 32 51 53
+-----------+------+------+
|0|time(32) |workid(8) |seq(12) |
+-----------+------+------+
2、其它版本
我們也可以根據自己的業務需求，將不同區間的bit位進行調整。機器位和序列號ID並不是必須的，可以合並。或者拆分出更多的區間表示更多的意義。例如訂單號：
* 0 41 47 59 64
+-----------+------+------+------+------+
|0|time(41) |workid(6) |seq(12) | uid(4)
+-----------+------+------+------+------+
我們對訂單分16個（2^4）表，每次將 uid & 0xF（也就是 uid & 15）的結果放到后四位，這樣以后根據uid查訂單的時候，uid mod 16 就能得到數據在哪個分表；同時根據訂單ID本身也能找到對應的分表。示例：
php > echo 1572070381000 << 22 | 1 << 16 | 0 << 4 | (1820 & 15);
6593741087309889548
php > echo 1572070381000 << 22 | 1 << 16 | 0 << 4 | (5177331 & 15);
6593741087309889539
驗證測試：
php > echo 1572070381000 << 22 | 1 << 16 | 0 << 4 | (5177331 & 15);
6593741087309889539
php > echo 6593741087309889548 % 16;
12
php > echo 1820 % 16;
12
php > echo 6593741087309889539 % 16;
3
php > echo 5177331 % 16;
3
從上面的結果可以看出來，uid、訂單號都能定位到相同的分表。
對一個2的n次冪的數num取模(2^n)，本質就是num對應二進制的末尾n個bit的和取模。
代碼實現
參考網上其它語言的版本，自己寫了C和PHP版本的：
- snowflake-c/snowflake.c at master · 52fhy/snowflake-c
https://github.com/52fhy/snowflake-c - 52fhy/IDWork: Twitter的 Snowflake的PHP版
https://github.com/52fhy/IDWork
github上其它版本：
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go語言版本：已用於生產環境，穩定
https://github.com/bwmarrin/snowflake -
php c擴展版：未使用過
fgy58963/php_snowflake: 推特分布式主鍵生成算法的php擴展
https://github.com/fgy58963/php_snowflake
參考
1、Twitter-Snowflake，64位自增ID算法詳解 - 漫漫路
https://www.lanindex.com/twitter-snowflake，64位自增id算法詳解/
2、多key業務，數據庫水平切分架構一次搞定
https://mp.weixin.qq.com/s/PCzRAZa9n4aJwHOX-kAhtA