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idGenerator测评

mhr18 2025-08-03 06:33 2 浏览 0 评论

工作中遇到需要生成随机数的需求，看了一个个人开发的基于雪花算法的工具，今天进行了一下测评（测试）。

idGenerator项目地址见：
https://github.com/yitter/IdGenerator

官网介绍的id规律如下：

ID组成说明

本算法生成的ID，long int的二进制由3部分组成（沿用雪花算法定义）：

00000000 00000010 01111110 01010110 00100000 10010110 00110000 01001001

| 第一部分默认前52位 | 第二部分默认6位 | 第三部分默认6位 |

第1部分，时间差，是生成ID时的系统时间减去 BaseTime 的总时间差（毫秒单位）。
第2部分，WorkerId，是区分不同机器或不同应用的唯一ID，最大值由 WorkerIdBitLength（默认6）限定。
第3部分，序列数，是每毫秒下的序列数，由参数中的 SeqBitLength（默认6）限定。

实测

为了方便观察产生号码是否符合上述规则，我将每次产生的long号码，转换为了二进制打印了出来。

wokerId差异-默认配置

不同的workerId下产生3个号码,其workerId进行了标红

-- workerId=1

00000000 00000010 01111110 01010110 00100000 10010110 00110000 01001001

-- workerId=3

00000000 00000010 01111110 01011001 10001111 10110100 11100000 11000101

-- 默认配置下能够接受的最大值63

00000000 00000010 01111110 01011001 10101001 01110001 11101111 11000101

序列号

在默认设置下每次新的workerId最后的6位序列号是从5开始，

可以看到每次产生的号码，最后的6位都是 000101，下面标红

00000000 00000010 01111110 01010110 00100000 10010110 00110000 01001001

本算法在我的windows x86笔记本上面产生的数字为15位，但是在mac os m芯片上产生的号码为21位。

下面是windows x86产生的号码值

701858332422213

测试结果基本和作者所述一致。

疑问

1、如果在不同机器上面，使用了相同的workerId，会产生相同的号码么？

答：理论上会，如果在相同的时间（精确到毫秒），两个有相同workerId的实例就会产生相同的号码。但如果系统并发并不高，很难遇到相同号码，因为号码的前52位是随着时间而不断变化的。

2、我的程序并发不高，在多台机器部署，不想采用复杂的redis或者数据库配置，有没有其他办法避免workerId重复？

答：1）随机生成workerId，采用增大workerId的位数，来降低重复概率，默认配置有1-63个值可以随机，这种情况下重复概率其实很低。可以采用提高workerId的位数降低workerId重复的概率。

2）根据服务器的ip末尾值取模，来决定当前的workerId，也可以很大程度降低workerId重复的问题。但因为ip是32位唯一，我们不可能将workerId的位数设置为32位，所以这个也是降低workerId的重复概率。最好根据ip规律提前算好workerId的位数。

redis mac

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