唯一id算法

原生snowflake

原生snowflake使用一个64位整数，根据当前时间来生成ID

• 因为最高位是标识位，为1表示为负数，所以最高位不使用。
• 41bit 保存时间戳，精确到毫秒。也就是说最大可使用的年限是69年。
• 10bit 的机器位，能部属在1024台机器节点来生成ID。
• 12bit 的序列号，一毫秒最大生成唯一ID的数量为4096个。

原生的Snowflake算法是完全依赖于时间的，如果有时钟回拨的情况发生，会生成重复的ID，市场上的解决方案也是非常多的：

• 最简单的方案，就是关闭生成唯一ID机器的时间同步。
• 使用阿里云的的时间服务器进行同步，2017年1月1日的闰秒调整，阿里云服务器NTP系统24小时“消化”闰秒，完美解决了问题。
• 如果发现有时钟回拨，时间很短比如5毫秒,就等待，然后再生成。或者就直接报错，交给业务层去处理。
• 可以找2bit位作为时钟回拨位，发现有时钟回拨就将回拨位加1，达到最大位后再从0开始进行循环。

sonyflake

索尼公司的Sonyflake对原生的Snowflake进行改进，重新分配了各部分的bit位:

• 39bit 来保存时间戳，与原生的Snowflake不同的地方是，Sonyflake是以10毫秒为单位来保存时间的。这样的话，可以使用的年限为 174年 比Snowflake长太多了。
• 8bit 做为序列号，每10毫最大生成256个，1秒最多生成25600个，比原生的Snowflake少好多，如果感觉不够用，目前的解决方案是跑多个实例生成同一业务的ID来弥补。
• 16bit 做为机器号，默认的是当前机器的私有IP的最后两位

对于时间回拨的问题Sonyflake简单暴力，就是直接等待 :

func (sf *Sonyflake) NextID() (uint64, error) {
    const maskSequence = uint16(1<<BitLenSequence - 1)
    sf.mutex.Lock()
    defer sf.mutex.Unlock()
    current := currentElapsedTime(sf.startTime)
    if sf.elapsedTime < current {
        sf.elapsedTime = current
        sf.sequence = 0
    } else { // sf.elapsedTime >= current
        sf.sequence = (sf.sequence + 1) & maskSequence
        if sf.sequence == 0 {
            sf.elapsedTime++
            overtime := sf.elapsedTime - current
            time.Sleep(sleepTime((overtime)))
        }
    }    
    return sf.toID()
}