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百度 UID-Generator 使用 Java 语言，基于雪花算法实现。
UID-Generator 生成的 Id 格式：
- sign
固定 1 bit 符号标识，即生成的 UID 为正数。 - delta seconds
当前时间，相对于时间基点"2016-05-20"**（可以自行配置）**的增量值，单位：秒，“最多”可支持约 8.7 年 - workerId
机器 id，最多可支持约 420w 次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配，默认分配策略为用后即弃，后续可提供复用策略。 - sequence
每秒下的并发序列，13 bits可支持每秒 8192 个并发。
以上参数均可通过Spring配置文件进行自定义，比如：
<!-- DefaultUidGenerator -->
<bean id="defaultUidGenerator" class="com.baidu.fsg.uid.impl.DefaultUidGenerator" lazy-init="false">
<property name="workerIdAssigner" ref="disposableWorkerIdAssigner"/>
<!-- Specified bits & epoch as your demand. No specified the default value will be used -->
<property name="timeBits" value="29"/>
<property name="workerBits" value="21"/>
<property name="seqBits" value="13"/>
<property name="epochStr" value="2016-09-20"/>
</bean>
<!-- 用完即弃的WorkerIdAssigner，依赖DB操作 -->
<bean id="disposableWorkerIdAssigner" class="com.baidu.fsg.uid.worker.DisposableWorkerIdAssigner" />
UID-Generator 的特点
1. 依赖 Mysql 做 WorkerId 分发，使用 Mysql 自增 Id 做 workerId，用后即弃。
workerId 默认 22 位，这意味着集成 UidGenerator 生成分布式ID的所有实例重启次数是不允许超过4194303次（即2^22-1），否则会抛出异常。
2. 以秒为单位（区别传统雪花算法）。 3. 支持自定义位数。 4. 本地化：UidGenerator 以组件形式工作在应用项目中。
UID-Generator 的实现
UID-Generator 有两种实现，一种是基于传统雪花算法实现（DefaultUidGenerator），另一种是百度基于雪环算法做的优化版本（CachedUidGenerator）。
DefaultUidGenerator
DefaultUidGenerator 依照雪花算法实现，它采用抛异常的方式来处理雪花算法的“时间回拨”问题。
protected synchronized long nextId() {
long currentSecond = getCurrentSecond();
// 时间回拨 -> 抛异常
if (currentSecond < lastSecond) {
long refusedSeconds = lastSecond - currentSecond;
throw new UidGenerateException("Clock moved backwards. Refusing for %d seconds", refusedSeconds);
}
// 在同一秒内，sequence 自增
if (currentSecond == lastSecond) {
sequence = (sequence + 1) & bitsAllocator.getMaxSequence();
// Exceed the max sequence, we wait the next second to generate uid
if (sequence == 0) {
currentSecond = getNextSecond(lastSecond);
}
// 不在同一秒：重置 sequence
} else {
sequence = 0L;
}
lastSecond = currentSecond;
// 分配 Id
return bitsAllocator.allocate(currentSecond - epochSeconds, workerId, sequence);
}
CachedUidGenerator
根据上面的实现，我们知道 sequence 决定了 UID-Generator 的并发能力，13 bits 的 sequence 可支持 8192/s 的并发，现实中很有可能不够用，进而诞生了 CachedUidGenerator。
CachedUidGenerator 使用 RingBuffer 缓存生成的id。RingBuffer是个环形数组，默认大小为 8192 个（可以通过boostPower参数设置大小）。
RingBuffer 的运行原理：
RingBuffer环形数组，数组每个元素成为一个 slot。
Tail 指针、Cursor 指针用于环形数组上读写 slot：
- Tail 指针
表示 Producer 生产的最大序号(此序号从 0 开始，持续递增)。Tail 不能超过 Cursor，即生产者不能覆盖未消费的 slot。当 Tail 已赶上 curosr，此时可通过 rejectedPutBufferHandler 指定 PutRejectPolicy。 - Cursor 指针
表示 Consumer 消费到的最小序号(序号序列与 Producer 序列相同)。Cursor 不能超过 Tail，即不能消费未生产的 slot。当 Cursor 已赶上 tail，此时可通过 rejectedTakeBufferHandler 指定 TakeRejectPolicy。
RingBuffer 填充触发机制:
- 程序启动时，将 RingBuffer 填充满。
- 在调用 getUID() 获取 id 时，检测到 RingBuffer 中的剩余 id 个数小于总个数的 50%，将 RingBuffer 填充满。
- 定时填充（可配置是否使用以及定时任务的周期）。
为什么 CachedUidGenerator 性能强？
根据上面的研究我们得知：即使在同一秒内，只要触发填充条件，RingBuffer 就会立即填充。如果在 1s 内多次填充 RingBuffer，代码会自动增加 delta seconds，就像“借用”了未来的时间一样。
得益于此 UID-Generator 也突破了 8192 QPS，可以拿到 600w+ QPS 的好成绩。
总结
百度 UID-Generator 性能强劲，尤其是 CachedUidGenerator 实现了 Id 的缓冲区。
此外，对于分布式集群部署，UID-Generator 依赖 Mysql 的自增 Id 作为 WorkerId。
最后针对雪花算法的时间回拨问题，DefaultUidGenerator 采取了最简单的抛异常来解决，而 CachedUidGenerator 则是利用其“借用未来时间”特性巧妙解决了时间回拨问题。
总体来说，如果想用雪花算法作为分布式唯一 Id 生成器，那么百度 UID-Generator 是一个不错的选择。
参考：