世界上没有两片雪花是完全相同的。
为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的ID，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的ID必须不同。Twitter公司提出了一种名为SnowFlake算法来生成唯一的ID作为系统中的key。
为何需要生成ID?
在应用程序中，经常需要全局唯一的ID作为数据库中表主键。如何生成全局唯一ID？
首先，需要确定全局唯一ID是整型还是字符串？如果是字符串，那么现有的UUID就完全满足需求，不需要额外的工作。缺点是字符串作为ID占用空间大，索引效率比整型低。
通常情况下，我们都会使用数据库的自增主键功能，从1开始，基本可以做到连续递增。Oracle可以用SEQUENCE，MySQL可以用表主键的AUTO_INCREMENT， 虽然不能保证全局唯一，但每个表唯一，也基本满足需求。
但是这样的做法有两个问题，第一个是每次生成都是先要插入数据库，让数据库去生成这个ID后返回。当需要插入关联数据的时候，必须先等数据库插入成功，然后才能插入关联数据。如果插入过程比较长，需要用队列操作的时候，就无法将相关操作放入队列做异步处理。第二个是生成的ID是连续的，很多ID是用于用户号，订单号等敏感信息，网站外部用户可以根据特定时间之间生成的ID差值来估算出业务量。
因此，可以在插入数据库之前，就先用Twitter提出的雪花算法，生成ID后再作为主键插入数据库。
SnowFlake算法
SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：
- 1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0
- 41位，用来记录时间戳（毫秒）。
41位可以表示2^{41}-1个数字，
如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 2^{41}-1，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
也就是说41位可以表示2^{41}-1个毫秒的值，转化成单位年则是(2^{41}-1) / (1000 60 60 24 365) = 69年
- 10位，用来记录工作机器id。
可以部署在2^{10} = 1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
5位（bit）可以表示的最大正整数是2^{5}-1 = 31，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId。严格来说，应该每个进程都需要不同的workId。
- 12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
12位（bit）可以表示的最大正整数是2^{12}-1 = 4095，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。
SnowFlake算法生成53位长度整数
如果直接用网上的SnowFlake算法库生成的64位长度整数，在作为主键传递到Web前端的时候，就会碰到一个大坑。JavaScript里面没有64位整数，只有一种Number数据类型表示数字，采用IEEE754格式来表示数字，不区分整数和浮点数，JavaScript中的所有数字都用浮点数值表示，最大的数字精度只有53位，超过这个位数，JavaScript将丢失精度。因此，使用53位整数可以直接由JavaScript读取，而超过53位时，就必须转换成字符串才能保证JavaScript处理正确，这会给API接口带来额外的复杂度。
因此我根据网上的代码，做了一些修改，用c#语言改写SnowFlake算法生成53位长度整数。方法就是保留41位时间戳，加上2位机器编号，10位序列号组成一个53位的ID。对于小型的项目，4个生成器也够用了，每毫秒最多可以生成1024个序列号也足够满足使用。
源代码以MIT协议的方式开源，托管到github。
