python生成唯一id,分布式唯一id,雪花算法

- 就是不重复唯一的
- 唯一id生成的几种方式：
    - 1）数据库自动增长序列
        - 增加数据库写压力
        - 数据库故障后会出现不可用风险
        - 会暴露数据量
        - 分库分表设计难，不易扩展
    - 2）uuid
        - 数据太长
        - 数据无序
        - 若基于mac地址生成则会暴露
    - 3）使用redis的原子操作INCR和INCRBY来实现
        - 需要增加redis组件
        - 需要配置redis和编码来生成相对麻烦
    - 4）Twitter的snowflake算法
    - 5）其他方式

- 最早是 Twitter 公司在其内部用于分布式环境下生成唯一 ID。在2014年开源 scala 语言版本。
- 雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位的 long 类型的唯一 id。
    - 最高位 1 位固定值 0，因为生成的 id 是正整数，如果是 1 就是负数了。
    - 往后的 41 位存储毫秒级时间戳，2^41/(1000*60*60*24*365)=69，大概可以使用 69 年。
    - 往后的 10 位存储机器码，包括 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId。最多可以部署 2^10=1024 台机器。
    - 最后的 12 位存储序列号。同一毫秒时间戳时，通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言，同一毫秒时间戳下，可以生成 2^12=4096 个不重复 id。

- 数据是有序的，有利于查询及排序
- 数据长度相比uuid还是很有优势
- 不需要其他插件
- 分布式（最早就是用于分布式环境下生成唯一ID）

- 1) 安装toollib
    pip install toollib
- 2) 调用方法
    - 方式一）直接使用
    from toollib.snowflake import snow
    uid = snow.guid()
    - 方式二）自定义相关参数
    from toollib.snowflake import SnowFlake
    snow = SnowFlake(worker_id=1, datacenter_id=1)  # 分布式需要根据ip或其他唯一标识映射机器码：worker_id与datacenter_id 
    uid = snow.guid()