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最近我們線上系統(tǒng)發(fā)生了一起嚴(yán)重事故：訂單號/流水號出現(xiàn)了重復(fù)，影響了核心業(yè)務(wù)流程。最終定位到根源：一個自研的二方包雪花算法ID生成器出現(xiàn)了問題。

下面我們來回顧一下雪花算法的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，分析問題出在哪，并總結(jié)一些通用的設(shè)計(jì)建議。

一、標(biāo)準(zhǔn)雪花算法（Snowflake）

標(biāo)準(zhǔn)的Snowflake ID由一個64位long型整數(shù)構(gòu)成：

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|1Bit |41Bits 時(shí)間戳 |5Bits 數(shù)據(jù)中心ID |5Bits 機(jī)器ID |12Bits 序列號 |

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

• 1位符號位：始終為0，確保生成正數(shù)。

• 41位時(shí)間戳：記錄與固定起始時(shí)間的毫秒差，可支持約69年。

• 10位機(jī)器ID：用于標(biāo)識不同節(jié)點(diǎn)。

• 12位序列號：在同一毫秒內(nèi)生成多個ID時(shí)使用，最多支持每毫秒生成4096個ID。

優(yōu)點(diǎn)：

• 高性能生成唯一ID，按時(shí)間有序，適用于分布式環(huán)境。

二、我們的“定制版”雪花算法：問題在哪？

我們使用的二方包雪花算法結(jié)構(gòu)如下（根據(jù)排查推測）：

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

|31Bits 時(shí)間戳Delta |13Bits 數(shù)據(jù)中心ID |4Bits 工作ID |8Bits 業(yè)務(wù)ID |8Bits 序列號 |

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

看起來字段豐富，但存在嚴(yán)重問題：

1. 時(shí)間戳僅保留31位，最多支持24.85天！

• 左移33位后只用31位時(shí)間戳，

• 超過 2312^{31}231 毫秒后開始循環(huán)，

• 我們自定義的起始時(shí)間是2018年，2025年時(shí)早已繞了無數(shù)圈。

2. BusinessId 用的是 IP 最后一段

• 使用的IPy用點(diǎn)分隔的最后一位，即192.168.0.1的1，極容易重復(fù)。

3. WorkId 和 DataCenterId 未配置，全為0

• 相當(dāng)于所有實(shí)例共享同一節(jié)點(diǎn)標(biāo)識，唯一性形同虛設(shè)。

• 最終結(jié)果：時(shí)間輪回 + IP沖突 + 序列重復(fù)，ID徹底撞車。

三、教訓(xùn)總結(jié)

通用組件不建議自研

雪花算法涉及時(shí)鐘回?fù)?、位運(yùn)算、分布式協(xié)調(diào)等關(guān)鍵細(xì)節(jié)，成熟組件更穩(wěn)妥。

不盲信二方包

無論誰寫的代碼，都要看清實(shí)現(xiàn)邏輯，理解其唯一性保障機(jī)制。

合理設(shè)置機(jī)器ID

靠IP后綴太脆弱，建議集中規(guī)劃，統(tǒng)一分配Worker ID和DataCenter ID。

提前覆蓋邊界場景

模擬長時(shí)間運(yùn)行、序列號溢出、時(shí)間回?fù)艿葮O端情況，確保系統(tǒng)穩(wěn)健。

四、推薦做法

使用成熟的開源實(shí)現(xiàn)，如 Hutool、Baomidou 等：

// Hutool 示例

Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1,1);

longid = snowflake.nextId();

// Baomidou 示例（支持從 IP/MAC 自動推導(dǎo)，也可手動指定）

DefaultIdentifierGenerator generator =newDefaultIdentifierGenerator(1,1);// workerId=1, dataCenterId=1

longid = generator.nextId("user");

對于中大型系統(tǒng)，DataCenterId 一般用來標(biāo)識不同的機(jī)房或者 AZ (Availability Zone)。

WorkerId 的配置策略可以根據(jù)系統(tǒng)規(guī)模逐步演進(jìn)：

• 簡單方式：通過配置文件手動指定。這種方式配置簡便，適用于開發(fā)環(huán)境或單機(jī)部署。

• 標(biāo)準(zhǔn)方式：將 IP 與端口號（或進(jìn)程號）拼接后進(jìn)行哈希，再對 WorkerId 總數(shù)取模。具備一定自動化能力，不依賴外部系統(tǒng)，適用于中小規(guī)模部署。

• 中級方案：依賴注冊中心（如 Eureka、Nacos），在服務(wù)注冊時(shí)分配編號，結(jié)合服務(wù)ID保障唯一性。

• 高級方案：使用 Redis、Zookeeper 等集中協(xié)調(diào) WorkerId 分配與釋放，支持動態(tài)擴(kuò)容、避免沖突。

隨著系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大，推薦逐步引入更復(fù)雜但更穩(wěn)妥的機(jī)制，避免一開始就過度設(shè)計(jì)。

五、其它建議：不要將業(yè)務(wù)標(biāo)志拼入ID中

有時(shí)我們?yōu)榱舜_保唯一性，會試圖將業(yè)務(wù)信息（如類型前綴、模塊編號）拼接進(jìn)ID。但這種做法會帶來一系列問題：

• 會導(dǎo)致 ID 非全數(shù)字，失去原本按時(shí)間遞增的排序特性，影響數(shù)據(jù)庫索引效率；

• ID長度變得不規(guī)則或偏長，可能增加存儲成本，也會影響日志展示、用戶體驗(yàn)；

• 若業(yè)務(wù)字段含義變動，還可能造成數(shù)據(jù)兼容性問題。

更穩(wěn)妥的做法是將業(yè)務(wù)字段單獨(dú)存儲，ID僅用于唯一標(biāo)識和排序。

六、結(jié)語

別為造輪子而造輪子，尤其在通用組件上，不可抱僥幸心理。

如果你也有雪花算法的踩坑經(jīng)驗(yàn)，歡迎交流分享！

作者：MrWho

來源：https://juejin.cn/post/7507203999102648360

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