在设计表结构时，我们首先遇到的问题就是主键设置为什么类型的。之前我用过int 也用过GUID，都不太理想：
使用int做主键的缺点
1、如果经常有合并表的操作，就可能会出现主键重复的情况。
2、使用int 数据范围有限制。如果存在大量的数据，可能会超出int 的取值范围。
3、很难处理分布式存储的数据表。
使用GUID做主键的缺点：
1、存储空间大（16 byte），因此它将会占用更多的磁盘大小。
2、很难记忆。join操作性能比int要低。
3、没有内置的函数获取最新产生的guid主键。
4、GUID做主键将会添加到表上的所以其他索引中，因此会降低性能。
5、不宜排序。
这次我选择了使用雪花ID。雪花ID是用一个64位的整形数字来做ID，对应.net中的long，数据库中的bigint。
算法描述：
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最高位是符号位，始终为0，不可用。
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41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。
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10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。
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12位的计数序列号，序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。
源码如下：
1 public class SnowflakeIdWorker//雪花ID 2 { 3 //机器ID 4 private static long workerId; 5 private static long twepoch = 687888001020L; //唯一时间，这是一个避免重复的随机量，自行设定不要大于当前时间戳 6 private static long sequence = 0L; 7 private static int workerIdBits = 4; //机器码字节数。4个字节用来保存机器码(定义为Long类型会出现，最大偏移64位，所以左移64位没有意义) 8 public static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; //最大机器ID 9 private static int sequenceBits = 10; //计数器字节数，10个字节用来保存计数码10 private static int workerIdShift = sequenceBits; //机器码数据左移位数，就是后面计数器占用的位数11 private static int timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; //时间戳左移动位数就是机器码和计数器总字节数12 public static long sequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits; //一微秒内可以产生计数，如果达到该值则等到下一微妙在进行生成13 private long lastTimestamp = -1L;14 15 /// 16 /// 机器码17 /// 18 /// 19 public SnowflakeIdWorker()20 {21 long workerId = 1;22 if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0)23 throw new Exception(string.Format("worker Id can't be greater than {0} or less than 0 ", workerId));24 SnowflakeIdWorker.workerId = workerId;25 }26 27 public long NextId()28 {29 lock (this)30 {31 long timestamp = timeGen();32 if (this.lastTimestamp == timestamp)33 { //同一微妙中生成ID34 SnowflakeIdWorker.sequence = (SnowflakeIdWorker.sequence + 1) & SnowflakeIdWorker.sequenceMask; //用&运算计算该微秒内产生的计数是否已经到达上限35 if (SnowflakeIdWorker.sequence == 0)36 {37 //一微妙内产生的ID计数已达上限，等待下一微妙38 timestamp = tillNextMillis(this.lastTimestamp);39 }40 }41 else42 { //不同微秒生成ID43 SnowflakeIdWorker.sequence = 0; //计数清044 }45 if (timestamp < lastTimestamp)46 { //如果当前时间戳比上一次生成ID时时间戳还小，抛出异常，因为不能保证现在生成的ID之前没有生成过47 throw new Exception(string.Format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for {0} milliseconds",48 this.lastTimestamp - timestamp));49 }50 this.lastTimestamp = timestamp; //把当前时间戳保存为最后生成ID的时间戳51 long nextId = (timestamp - twepoch << timestampLeftShift) | SnowflakeIdWorker.workerId << SnowflakeIdWorker.workerIdShift | SnowflakeIdWorker.sequence;52 return nextId;53 }54 }55 56 /// 57 /// 获取下一微秒时间戳58 /// 59 /// 60 /// 61 private long tillNextMillis(long lastTimestamp)62 {63 long timestamp = timeGen();64 while (timestamp <= lastTimestamp)65 {66 timestamp = timeGen();67 }68 return timestamp;69 }70 71 /// 72 /// 生成当前时间戳73 /// 74 /// 75 private long timeGen()76 {77 return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;78 }79 }
调用时：
SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker();
ID= snowflakeIdWorker.NextId().ToString();
