唯一的ID几乎在各处和每个应用程序中都使用。它们用于识别用户，产品，交易，会话等。这样，我们可以将交易分配给特定用户，而不是误认为另一个用户。在本文中，我将向您展示如何在应用程序中生成唯一的ID并给他们第二次使用。
如何获得独特的ID？
每个用户获取唯一ID的方法有几种方法。显然有些人可能会做
之类的事情
const min = 1000000
const max = 9999999999
const id = Math.floor(Math.random()*max) + min;
尽管我并不真正建议它，因为它显然不是真正唯一的。您可以并且将获得两次相同的ID生成的最终。当然，您可以在数据库中检查该ID是否已经存在并生成新的数据库，但是您可以获得我的观点。
自动增加整数
尽管这是一种非常基本的和广泛使用的方法，但我宁愿不使用它。关于数据库中这种外观的一个示例将与之接近：
| id | 用户名 | 密码 | create_at |
|---|---|---|---|
| 1 | 约翰 | some_hash | 1667329399 |
| 2 | jane | some_hash | 1667329404 |
| 3 | 杰克 | some_hash | 1667329412 |
在这里，我们可以清楚地看到ID每次逐一增加。
UUID
UUID是获得唯一ID的非常普遍的方法。它们是唯一的128位数字。 UUID非常有用，因为它们是唯一的，是的，有很小的机会您可以获得两次同一ID ，并且它们不是顺序的。它们也很容易生成。例如，我们可以使用以下命令通过终端生成一个：
~
🕙 20:07:00 ❯ uuidgen
67DB31FB-1887-4372-A8B0-E87C092D7D11
正如您预期的那样，此UUID会在您的数据库中占用空间，但这并不重要 ，当您使用UUID时，您的数据库最终看起来像这样：
| id | 用户名 | 密码 | create_at |
|---|---|---|---|
| 45915234-74BE-499A-B7D5-D6D4882DA5B7 | 约翰 | some_hash | 1667329399 |
| 885A26B8-C7CA-4C84-A871-0E89AF4997BD | jane | some_hash | 1667329404 |
| 689E682B-35C8-4594-A0D7-5893626B7B1D | 杰克 | some_hash | 1667329412 |
现在让我向您介绍 SpaceFlake ，这是一种可轻松创建唯一ID的分布式发电机；受Twitter's Snowflake
的启发
什么是太空粉？
太空粉非常简单，它是基于Twitter的雪花算法的ID，它们正在积极使用，并且略微编辑以适合我的需求。该算法很简单：
您可以看到，空间粉由4个主要部分组成：
- timestamp ：时间戳是自碱时期以来经过的毫秒。
- 节点ID ：节点ID代表生成空格flake的节点的ID。它是0到31之间的数字。
- Worker ID ：工人ID代表生成太空粉的工人的ID。它是0到31之间的数字。
- 序列：序列是工人在节点上产生的空格数量。它是0到4095之间的数字。
有了这些算法的规格，我们可以从理论上 生成up to 4 million unique IDs每毫秒ð
工人和节点=太空粉网络
太空粉网络是一个非常基本的概念，您拥有多个独立节点本身由多个工人组成。这些工人是可以生成太空碎片的工人。
理想情况下，太空粉网络代表您的整个应用程序或公司。每个节点代表公司内部的一个服务/服务器或应用程序，每个工人代表一个可以为特定目的生成空格flake的过程。这样，您可以轻松地识别通过查看其节点ID和Worker ID来生成空间flake。
在上面的示例中，我们可以将节点1 视为应用程序的 API/后端。 Worker（ID：1）将负责为用户ID 生成空间碎片。 工作者（ID：2）将负责为博客文章ID生成空间粉。这样，我们可以轻松地确定生成空间的位置以及出于什么目的。
然后，我们还拥有节点2 ，它可能是整个基础架构的记录系统，并且生成的ID将由 Worker（ID：1）。 p>
最后，您可以根据需要自由使用它们，只需确保使用这些节点和工人能够识别太空粉 - 这也是其背后的想法。
我为什么要创建空间碎片？
现在您可以问我
“为什么要创建这个？”
事实上，很多人已经问我这个...
要解释我的决定，让我们回到上面的数据库的示例。我故意在数据库中添加了一个created_at字段，因为知道何时创建用户或帖子非常有用。有了空间粉和雪花，您将拥有ID内置的创建时间（(spaceflake >> 22) + BASE_EPOCH），因此您无需将其单独存储在数据库的新列中。这是非常有用的，因为它可以删除不必要的列，并且还使通过创建时间对数据进行排序变得更加容易。然后，您的数据库看起来像：
| id | 用户名 | 密码 | |
|---|---|---|---|
| 1037425364332843009 | 约翰 | some_hash | |
| 103742545856270978 | jane | some_hash | |
| 1037425546889924611 | 杰克 | some_hash | |
另一个原因是我使用 go （duh）用于我所有不同的后端。目的是使其尽可能容易地使用，并能够在我正在从事的任何项目中（例如Project Absence或其他未来项目）中使用它。
我在开发过程中遇到的一些问题
走很快
是的，走很快；这也是我的第一期。背后的原因是，起初我制作了序列随机，这绝对不是最好的主意 - 尽管我一直保留了它，以防万一我想使用它。问题是，正如您所猜到的那样，序列是从0到4095，这意味着它只能每毫秒生成4096个唯一IDS。这并不多，而且绝对不足以确保为在毫秒内生成的每个太空粉的唯一ID。因此，我不得不将其更改为增量。
增量不足以产生批量生产
因此，让我们假设某人想迁移其数据库以使用太空粉代替UUID。他们将不得不产生大量的空间流量，并且必须尽快做到这一点。这是问题所在的地方。如果您每毫秒每毫秒生成一个空间粉，则每毫秒只能生成4096个空间粉。这再一次没有很多。因此，我必须在使用BulkGenerate()函数时制作节点ID和Worker ID 增量。
该代码有点疯狂，但是它起作用（至少我认为是）。
// BulkGenerate will generate the amount of Spaceflakes specified and auto scale the node and worker IDs
func BulkGenerate(s BulkGeneratorSettings) ([]*Spaceflake, error) {
node := NewNode(1)
worker := node.NewWorker()
worker.BaseEpoch = s.BaseEpoch
spaceflakes := make([]*Spaceflake, s.Amount)
for i := 1; i <= s.Amount; i++ {
if i%(MAX12BITS*MAX5BITS*MAX5BITS) == 0 { // When the total amount of Spaceflakes generated is the maximum per millisecond, such as 3'935'295
time.Sleep(1 * time.Millisecond) // We need to sleep to make sure the timestamp is different
newNode := NewNode(1) // We set the node ID to 1
newWorker := newNode.NewWorker() // And we create a new worker
newWorker.BaseEpoch = s.BaseEpoch
node = newNode
worker = newWorker
} else if len(node.workers)%MAX5BITS == 0 && i%(MAX5BITS*MAX12BITS) == 0 { // When the node ID is at its maximum value
newNode := NewNode(node.ID + 1) // We need to create a new node
newWorker := newNode.NewWorker() // And a new worker
newWorker.BaseEpoch = s.BaseEpoch
node = newNode
worker = newWorker
} else if i%MAX12BITS == 0 { // When the worker ID is at its maximum value
newWorker := worker.Node.NewWorker() // We just create a new worker
newWorker.BaseEpoch = s.BaseEpoch
worker = newWorker
}
spaceflake, err := generateSpaceflakeOnNodeAndWorker(worker, worker.Node) // We generate the Spaceflake on the node and worker specified
if err != nil {
return nil, err
}
spaceflakes[i-1] = spaceflake // i starts at 1, so we need to subtract 1 to get the correct index
}
return spaceflakes, nil
}
现在，我们可以每毫秒大量生成3'935'295太空粉，而无需自动缩放的情况大得多4096。一旦达到了最大数量，我们就需要睡1毫秒，以确保时间戳不同，并且我们需要创建一个新的节点和一个新的工人。
这是解决的另一个问题ð€
太空粉是大数字
最后但并非最不重要的一点是，我知道，如果不作为API中的字符串处理，大数字是痛苦的。
这正是在我的一个API中使用太空粉时发生的事情。我生成了一个太空粉-144328692659220481-并制作了一个端点以获取用户ID。当通过浏览器向端点提出请求时，我得到了以下JSON：
{
"id": 144328692659220480
}
是的，有一个很小的区别 - 在这里：144432869265922048* 0 。现在，这可能是一个很小的差异，但是**这是一个差异*，我们不希望那样。唯一的解决方案是使API返回ID作为字符串。在客户端，如果我们愿意，我们可以将其转换为数字 - 例如，使用此信息：
spaceflakeID := "144328692659220481" // Will be the value returned by the API
id, _ := strconv.ParseUint(spaceflakeID, 10, 64)
sequence := spaceflake.ParseSequence(id)
这将返回空格的正确序列。
如何使用太空粉？
使用太空粉非常简单，如果您有一个GO项目，则可以使用
下载包裹
go get github.com/kkrypt0nn/spaceflake
然后，您可以通过导入并生成太空粉：
来使用它。
package main
import (
"fmt"
"github.com/kkrypt0nn/spaceflake"
)
func main() {
node := spaceflake.NewNode(5)
worker := node.NewWorker() // If BaseEpoch not changed, it will use the EPOCH constant
sf, err := worker.GenerateSpaceflake()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(sf.Decompose()) // map[id:<Spaceflake> nodeID:5 sequence:1 time:<timestamp> workerID:1]
}
您可以在存储库的examples文件夹中查看其他示例。