1、参考文档

mongodb.github.io/mongo-java-…

docs.mongodb.org/manual/core…

2、基本概念

objectId 是 mongoDb 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用12个字节生成全局唯一 id （24个16进制字符）。生成规则：

4个字节：秒级别时间戳

5个字节：随机数（mongo-java-driver3.4之前的版本为3个字节主机名+2个字节进程号，但在docker容器中，存在bug）

3个字节：自增计数器（初始化一个随机数，然后递增）

解析：

1、先存时间戳，是为了保证分布式系统内生成的 id 趋势递增。

2、5个字节的随机数，使不同机器生成机器码碰撞概率非常低，为 1/(2的40次方)。进程启动时确定随机值，后续生成 id 时随机数不变。

3、自增计数器，自增时需要保证线程安全，确保一秒钟内能生成 2的24次方（约1600w）个不重复的id。（实际业务，单机器不会有这么高的并发量的。）

优点：

1、不用依赖于其它组件分配机器码。

2、本地生成，高性能，id 趋势递增。

3、时间回拨或闰秒基本没影响（时间回拨基本是50ms以内，1600w的自增id足以应付，而且时间回拨是机器配置为ntpdate才有可能出现，概率极低，出现了是运维的问题）

4、算法有效期为 2的32次方-当前秒数，当前约剩余86年，如果设置系统起始时间，算法有效期可到达 138年。

缺点：

1、对比雪花算法，自增id，存储空间大

2、由于长度和字符比较问题，数据库检索、构建索引的效率比雪花算法低一些（自测1000w数据插入、统计，耗时雪花2：mongo 3）

3、机器码碰撞概率很低，但还有存在这种概率的。但默认不会碰撞，道理和uuid一样。

4、自增id重置时，同一秒内的id不是递增趋势。自增id会泄漏运营情况。1s生成超过1600w个id时，会出现重复id。

综合而言，objectId 比雪花算法id更适合微服务体系，不用考虑机器码分配问题，可部署机器更多，同时满足趋势递增的要求。

3、源码

参考标准生成规则，使用 Java 实现 objectId 生成：

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * 参考mongoDB的id生成策略。
 * 简单测试性能能达到 3000w/s
 * 5个字节的随机码的碰撞概率为 1/(2的40次方)
 * 一秒能生成 1600w个不重复的id
 *
 * @author yhh 2022-03-01
 */
final class ObjectId {
    private static final char[] HEX_UNIT = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'};
    /**
     * 系统起始时间(1646064000 : 2022-03-01 00:00:00 )，算法有效期： 138年。
     */
    private final static long SYSTEM_START_TIME = 1646064000L;
    /**
     * 计数器，自增id
     */
    private static final AtomicInteger SEQUENCE_COUNTER = new AtomicInteger(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
    private static final char[] MACHINE_CODE = initMachineCode();

    /**
     * 生成一个递增的id
     *
     * @return
     */
    public static String next() {
        char[] ids = new char[24];
        int epoch = (int) ((System.currentTimeMillis() / 1000) - SYSTEM_START_TIME);
        // 4位字节 ： 时间戳
        for (int i = 7; i >= 0; i--) {
            ids[i] = HEX_UNIT[(epoch & 15)];
            epoch >>>= 4;
        }
        // 5位字节 ： 随机数
        System.arraycopy(MACHINE_CODE, 0, ids, 8, 10);
        // 3位字节： 自增序列。溢出后，相当于从0开始算。
        int seq = SEQUENCE_COUNTER.incrementAndGet();
        for (int i = 23; i >= 18; i--) {
            ids[i] = HEX_UNIT[(seq & 15)];
            seq >>>= 4;
        }
        return new String(ids);
    }

    private static char[] initMachineCode() {
        char[] macAndPid = new char[10];
        Random random = new Random();
        for (int i = 9; i >= 0; i--) {
            macAndPid[i] = HEX_UNIT[random.nextInt() & 15];
        }
        return macAndPid;
    }

}

参考 objectId 实现分布式 id

1、参考文档

2、基本概念

3、源码