【分布式全局ID】细聊分布式ID生成方法

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-05-31 11:27 379阅读 0赞

分布式全局ID生成策略

## 一、需求缘起 ##

几乎所有的业务系统，都有生成一个记录标识的需求，例如：

（1）消息标识：message-id

（2）订单标识：order-id

（3）帖子标识：tiezi-id

这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。

这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如：

（1）拉取最新的一页消息：selectmessage-id/ order by time/ limit 100

（2）拉取最新的一页订单：selectorder-id/ order by time/ limit 100

（3）拉取最新的一页帖子：selecttiezi-id/ order by time/ limit 100

所以往往要有一个time字段，并且在time字段上建立普通索引（non-cluster index）。

我们都知道普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询：

select message-id/ (order by message-id)/limit 100

再次强调，能这么做的前提是，message-id的生成基本是趋势时间递增的。

这就引出了记录标识生成（也就是上文提到的三个XXX-id）的两大核心需求：

（1）全局唯一

（2）趋势有序

这也是本文要讨论的核心问题：如何高效生成趋势有序的全局唯一ID。

## 二、常见方法、不足与优化 ##

#### 【常见方法一：使用数据库的 auto\_increment 来生成全局唯一递增ID】 ####

优点：

（1）简单，使用数据库已有的功能

（2）能够保证唯一性

（3）能够保证递增性

（4）步长固定

缺点：

（1）可用性难以保证：数据库常见架构是一主多从\+读写分离，生成自增ID是写请求，主库挂了就玩不转了

（2）扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且难以扩展

改进方法：

（1）增加主库，避免写入单点

（2）数据水平切分，保证各主库生成的ID不重复

![70][]

如上图所述，由 1 个写库变成 3 个写库， 每个写库设置不同的auto\_increment初始值，以及相同的增长步长 ，以保证每个数据库生成的 ID 是不同的（上图中库 0 生成 0,3,6,9… ，库 1 生成 1,4,7,10 ，库 2 生成 2,5,8,11… ）

改进后的架构保证了可用性，但缺点是：

（1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大，我们的目标是趋势递增，不是绝对递增）

（2）数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库

为了解决上述两个问题，引出了第二个常见的方案

### 【常见方法二：单点批量ID生成服务】 ###

分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”，要想保证绝对的时序，还是只能使用单点服务，用本地时钟保证“绝对时序”。数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。

![70 1][]  
如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。ID生成服务假设每次批量拉取6个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为5，这样应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4,5这些ID了，当ID发完后，再将ID的最大值修改为11，就能再次派发6,7,8,9,10,11这些ID了，于是数据库的压力就降低到原来的1/6了。

优点：

（1）保证了ID生成的绝对递增有序

（2）大大的降低了数据库的压力，ID生成可以做到每秒生成几万几十万个

缺点：

（1）服务仍然是单点

（2）如果服务挂了，服务重启起来之后，继续生成ID可能会不连续，中间出现空洞（服务内存是保存着0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大）

（3）虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展

改进方法：

单点服务的常用高可用优化方案是“备用服务”，也叫“影子服务”，所以我们能用以下方法优化上述缺点（1）：

![70 2][]  
如上图，对外提供的服务是主服务，有一个影子服务时刻处于备用状态，当主服务挂了的时候影子服务顶上。这个切换的过程对调用方是透明的，可以自动完成，常用的技术是vip+keepalived，具体就不在这里展开。

#### 【常见方法三：uuid】 ####

上述方案来生成ID，虽然性能大增，但由于是单点系统，总还是存在性能上限的。同时，上述两种方案，不管是数据库还是服务来生成ID，业务方Application都需要进行一次远程调用，比较耗时。有没有一种本地生成ID的方法，即高性能，又时延低呢？

uuid是一种常见的方案：string ID =GenUUID();

优点：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低

（2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限

缺点：

（1）无法保证趋势递增

（2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）

### 【常见方法四：取当前毫秒数】 ###

uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？

取当前毫秒数是一种常见方案：uint64 ID = GenTimeMS();

优点：

（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低

（2）生成的ID趋势递增

（3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高

缺点：

（1）如果并发量超过1000，会生成重复的ID

我去，这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。当然，使用微秒可以降低冲突概率，但每秒最多只能生成1000000个ID，再多的话就一定会冲突了，所以使用微秒并不从根本上解决问题。

### 【常见方法五：类snowflake算法】 ###

snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000\*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。

借鉴snowflake的思想，结合各公司的业务逻辑和并发量，可以实现自己的分布式ID生成算法。

举例，假设某公司ID生成器服务的需求如下：

（1）单机高峰并发量小于1W，预计未来5年单机高峰并发量小于10W

（2）有2个机房，预计未来5年机房数量小于4个

（3）每个机房机器数小于100台

（4）目前有5个业务线有ID生成需求，预计未来业务线数量小于10个

（5）…

分析过程如下：

（1）高位取从2016年1月1日到现在的毫秒数（假设系统ID生成器服务在这个时间之后上线），假设系统至少运行10年，那至少需要10年\*365天\*24小时\*3600秒\*1000毫秒=320\*10^9，差不多预留39bit给毫秒数

（2）每秒的单机高峰并发量小于10W，即平均每毫秒的单机高峰并发量小于100，差不多预留7bit给每毫秒内序列号

（3）5年内机房数小于4个，预留2bit给机房标识

（4）每个机房小于100台机器，预留7bit给每个机房内的服务器标识

（5）业务线小于10个，预留4bit给业务线标识

![70 3][]  
这样设计的64bit标识，可以保证：

（1）每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的

（2）同一个机器，每个毫秒内生成的ID都是不同的

（3）同一个机器，同一个毫秒内，以序列号区区分保证生成的ID是不同的

（4）将毫秒数放在最高位，保证生成的ID是趋势递增的

缺点：

（1）由于“没有一个全局时钟”，每台服务器分配的ID是绝对递增的，但从全局看，生成的ID只是趋势递增的（有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚）

最后一个容易忽略的问题：

生成的ID，例如message-id/ order-id/ tiezi-id，在数据量大时往往需要分库分表，这些ID经常作为取模分库分表的依据，为了分库分表后数据均匀，ID生成往往有“取模随机性”的需求，所以我们通常把每秒内的序列号放在ID的最末位，保证生成的ID是随机的。

又如果，我们在跨毫秒时，序列号总是归0，会使得序列号为0的ID比较多，导致生成的ID取模后不均匀。解决方法是，序列号不是每次都归0，而是归一个0到9的随机数，这个地方。

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## 三. 成熟产品 ##

1. 小米开源了一个号称 高可用、高性能、提供全局唯一而且严格单调递增timestamp 服务的服务[https://github.com/XiaoMi/chronos][https_github.com_XiaoMi_chronos]

## 四. 应用 ##

1. 系统幂等

如：下单，支付--订单编号，支付编号

2.  分布式调用链的TraceId

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另一个思考：

分布式的Unique ID的用途如此广泛，从业务对象Id到服务化体系里分布式调用链的TraceId，本文总结了林林总总的各种生成算法。

对于UID的要求，一乐那篇[《业务系统需要什么样的ID生成器》][ID]的提法很好： 唯一性，时间相关，粗略有序，可反解，可制造。

### 1. 发号器 ###

我接触的最早的Unique ID，就是Oracle的Sequence。

特点是准连续的自增数字，为什么说是准连续？因为性能考虑，每个Client一次会领20个ID回去慢慢用，用完了再来拿。另一个Client过来，拿的就是另外20个ID了。

新浪微博里，Tim用Redis做相同的事情，Incr一下拿一批ID回去。如果有多个数据中心，那就拿高位的几个bit来区分。

只要舍得在总架构里增加额外Redis带来的复杂度，一个64bit的long就够表达了，而且不可能有重复ID。

批量是关键，否则每个ID都远程调用一次谁也吃不消。

### 2. UUID ###

#### 2.1 概述 ####

Universally Unique IDentifier(UUID)，有着正儿八经的[RFC规范][RFC]，是一个128bit的数字，也可以表现为32个16进制的字符（每个字符0-F的字符代表4bit），中间用"-"分割。

*  时间戳＋UUID版本号： 分三段占16个字符(60bit+4bit)，
 *  Clock Sequence号与保留字段：占4个字符(13bit＋3bit)，
 *  节点标识：占12个字符(48bit)，

比如：

> f81d4fae-7dec-11d0-a765-00a0c91e6bf6

实际上，UUID一共有多种算法，能用于TraceId的是：

*  version1: 基于时间的算法
 *  version4: 基于随机数的算法

#### 2.2 version 4 基于随机数的算法 ####

先说Version4，这是最暴力的做法，也是JDK里的算法，不管原来各个位的含义了，除了少数几个位必须按规范填，其余全部用随机数表达。

JDK里的实现，用 SecureRandom生成了16个随机的Byte，用2个long来存储。记得加-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom，  
详见[SecureRandom的江湖偏方与真实效果][SecureRandom]

#### 2.3 version 1 基于时间的算法 ####

然后是Version1，严格守着原来各个位的规矩：

时间戳：有满满的60bit，所以可以尽情花，以100纳秒为1，从1582年10月15日算起(能撑3655年，真是位数多给烧的，1582年起头有意思么)

顺序号： 这16bit则仅用于避免前面的节点标示改变（如网卡改了），时钟系统出问题（如重启后时钟快了慢了），让它随机一下避免重复。

节点标识：48bit，一般用MAC地址表达，如果有多块网卡就随便用一块。如果没网卡，就用随机数凑数，或者拿一堆尽量多的其他的信息，比如主机名什么的，拼在一起再hash一把。

但这里的顺序号并不是我们想象的自增顺序号，而是一个一次性的随机数，所以如果两个请求在同100个纳秒发生时。。。。。

还有这里的节点标识只在机器级别，没考虑过一台机器上起了两个进程。

所以严格的Version1没人实现，接着往下看各个变种吧。

#### 2.4 version 1 vs version4 ####

version4随机数的做法简单直接，但以唯一性，时间相关，粗略有序，可反解，可制造做要求的话，则不如version4，比如唯一性，因为只是两个随机long，并没有从理论上保证不会重复。

### 3. Version1变种 - Hibernate ###

Hibernate的[CustomVersionOneStrategy.java][]，解决了之前version 1的两个问题

*  时间戳(6bytes, 48bit)：毫秒级别的，从1970年算起，能撑8925年....
 *  顺序号(2bytes, 16bit, 最大值65535): 没有时间戳过了一毫秒要归零的事，各搞各的，short溢出到了负数就归0。
 *  机器标识(4bytes 32bit): 拿localHost的IP地址，IPV4呢正好4个byte，但如果是IPV6要16个bytes，就只拿前4个byte。
 *  进程标识(4bytes 32bit)： 用当前时间戳右移8位再取整数应付，不信两条线程会同时启动。

顺序号也不再是一次性的随机数而是自增序列了。

节点标识拆成机器和进程两个字段，增加了从时间戳那边改变精度节约下来的16bit。另外节点标识这64bit（1个Long）总是不变，节约了生成UID的时间。

### 4. Version1变种 - MongoDB ###

MongoDB的[ObjectId.java][]

*  时间戳(4 bytes 32bit)：是秒级别的，从1970年算起，能撑136年。
 *  自增序列(3bytes 24bit, 最大值一千六百万)： 是一个从随机数开始（机智）的Int不断加一，也没有时间戳过了一秒要归零的事，各搞各的。因为只有3bytes，所以一个4bytes的Int还要截一下后3bytes。
 *   机器标识(3bytes 24bit)： 将所有网卡的Mac地址拼在一起做个HashCode，同样一个int还要截一下后3bytes。搞不到网卡就用随机数混过去。
 *  进程标识(2bytes 16bits)：从JMX里搞回来到进程号，搞不到就用进程名的hash或者随机数混过去。

可见，MongoDB的每一个字段设计都比Hibernate的更合理一点，时间戳是秒级别的，自增序列变长了，进程标识变短了。总长度也降到了12 bytes 96bit。

但如果果用64bit长的Long来保存有点不上不下的，只能表达成byte数组或16进制字符串。

### 5. Twitter的snowflake派号器 ###

snowflake也是一个派号器，基于Thrift的服务，不过不是用redis简单自增，而是类似UUID version1，

只有一个Long 64bit的长度，所以[IdWorker][]紧巴巴的分配成：

*  时间戳(42bit) ：自从2012年以来(比那些从1970年算起的会过日子)的毫秒数，能撑139年。
 *  自增序列(12bit，最大值4096)：毫秒之内的自增，过了一毫秒会重新置0。
 *  DataCenter ID (5 bit, 最大值32）：配置值，支持多机房。
 *  Worker ID ( 5 bit, 最大值32)，配置值，因为是派号器的id，一个机房里最多32个派号器就够了，还会在ZK里做下注册。

可见，因为是中央派号器，把至少40bit的节点标识都省出来了，换成10bit的派号器标识。所以整个UID能够只用一个Long表达。

另外，这种派号器，client每次只能一个ID，不能批量取，所以额外增加的延时是问题。

### 6. 扩展阅读 ###

[《细聊分布式ID生成方法》][ID 1]

[《生成全局唯一ID的3个思路，来自一个资深架构师的总结》][ID_3]

### 7. 扩展问题，能不能不用派号器，又一个Long搞定UUID?? ###

这是我们服务化框架一开始的选择，TraceID设为了一个Long，而不是String，又不想用派号器的话，怎么办？

从UUID的128位压缩到Long的64位，又不用中央派号器而是本地生成，最难还是怎么来区分本地的机器＋进程号。

#### 思路一，压缩其他字段，留足够多的长度来做机器＋进程号标识 ####

时间戳是秒级别，1年要24位，两年要25位.....  
自增序列，6万QPS要16位，10万要17位...  
剩下20－24位，百万分之一到一千六百万分之一的重复率，然后把网卡Mac＋进程号拼在一起再hash，取结果32个bit的后面20或24个bit。但假如这个标识字段重复了，后面时间戳和自增序列也很容易重复，不停的重复。

#### 思路二，使用ZK 或 mysql 或 redis来自增管理标识号 ####

如果workder字段只留了12位（4096），就要用ZK或etcd，当进程关闭了要回收这个号。  
如果workder字段的位数留得够多，比如有20位（一百万），那用redis或mysql来自增最简单，每个进程启动时拿一个worker id。

#### 思路三，继续Random ####

继续拼了，因为traceId的唯一性要求不高，偶然重复也没大问题，所以直接拿JDK UUID.randomUUID()的低位long（按UUID规范，高位的long被置了4个默认值的bit，低位只被设置3个bit），或者不用UUID.randomUUID()了，直接SecureRandom.nextLong()，不浪费了那3个bit。

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**文章之3：**

不仅仅局限于数据库中的ID主键生产，也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示，比如全局唯一事务ID，日志追踪时的唯一标示等。

> 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成方式，注意：没有完美的方案，只有适合自己的方案，还请读者根据具体的业务进行取舍，而且可以放到客户端进行ID 的生成，没有单点故障，性能也有一定保证，而且不需要独立的服务器。

# 全数字全局唯一标识（来自于mongodb） #

其实现在有很多种生成策略，也各有优缺点，使用场景不同。这里说的是一种全数字的全局唯一ID，为什么我比较喜欢呢，首先它是全数字，保存和计算都比较简单(想一下MySQL数据库中对数字和字符串的处理效率)，而且从这个ID中可以得到一些额外的信息，不想一些UUID、sha等字符串对我们几乎没有太大帮助。好了下面就说一下具体实现过程。

> 本算法来自于mongodb

ObjectId使用12字节的存储空间，每个字节存两位16进制数字，是一个24位的字符串。其生成方式如下：

12位生成规则：   
\[0,1,2,3\] \[4,5,6\] \[7,8\] \[9,10,11\]   
时间戳 |机器码 |PID |计数器

1.  前四个字节时间戳是从标准纪元开始的时间戳，单位为秒，有如下特性：
    
     *  时间戳与后边5个字节一块，保证秒级别的唯一性；
     *  保证插入顺序大致按时间排序；
     *  隐含了文档创建时间；
     *  时间戳的实际值并不重要，不需要对服务器之间的时间进行同步（因为加上机器ID和进程ID已保证此值唯一，唯一性是ObjectId的最终诉求）。

> 上面牵扯到两个分布式系统中的概念：分布式系统中全局时钟同步很难，基本不可能实现，也没必要；时序一致性（顺序性）无法保证。这不属于本文范畴，感兴趣读者请自行搜索。

1.  机器ID是服务器主机标识，通常是机器主机名的hash散列值。
2.  同一台机器上可以运行多个mongod实例，因此也需要加入进程标识符PID。
3.  前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId的唯一性。后三个字节是一个自动增加的计数器（一个mongod进程需要一个全局的计数器），保证同一秒的ObjectId是唯一的。同一秒钟最多允许每个进程拥有（256^3 = 16777216）个不同的ObjectId。

总结一下：时间戳保证秒级唯一，机器ID保证设计时考虑分布式，避免时钟同步，PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后的计数器保证同一秒内的唯一性（选用几个字节既要考虑存储的经济性，也要考虑并发性能的上限）。

## 改为全数字 ##

上面mongodb中保存的是16进制，如果不想用16进制的话，可以修改为10进制保存，只不过占用空间会大一些。

后面的计数器留几位，具体就看你们的业务量了，设计的时候要预留出以后的业务增长量。单进程内的计数器可以使用atomicInteger。

具体代码请参考我写的另一篇文章[Twitter的分布式自增ID算法snowflake（有改动Java版）][Twitter_ID_snowflake_Java][http://blog.csdn.net/liubenlong007/article/details/74354713][http_blog.csdn.net_liubenlong007_article_details_74354713]

# UUID #

UUID生成的是length=32的16进制格式的字符串，如果回退为byte数组共16个byte元素，即UUID是一个128bit长的数字，
      一般用16进制表示。
      算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随即数来生成UUID。
      从理论上讲，如果一台机器每秒产生10000000个GUID，则可以保证（概率意义上）3240年不重复
      优点：
      （1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低
      （2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限
      缺点：
      （1）无法保证趋势递增
      （2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）

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> 注：以下这几种需要独立的服务器

# 来自Flicker的解决方案（依赖数据库） #

因为MySQL本身支持auto\_increment操作，很自然地，我们会想到借助这个特性来实现这个功能。   
Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制（auto\_increment + replace into + MyISAM）。一个生成64位ID方案具体就是这样的：   
先创建单独的数据库(eg:ticket)，然后创建一个表：

CREATE TABLE Tickets64 ( id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, stub char(1) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM

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当我们插入记录后，执行SELECT * from Tickets64，查询结果就是这样的：
    
      +-------------------+------+
      | id                | stub |
      +-------------------+------+
      | 72157623227190423 | a    |
      +-------------------+------+
      在我们的应用端需要做下面这两个操作，在一个事务会话里提交：

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REPLACEINTOTickets64 (stub)VALUES('a');
    SELECTLAST_INSERT_ID();

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这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了。
      到上面为止，我们只是在单台数据库上生成ID，从高可用角度考虑，接下来就要解决单点故障问题：Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID，通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。

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TicketServer1:
    auto-increment-increment = 2
    auto-increment-offset = 1
    
    TicketServer2:
    auto-increment-increment = 2
    auto-increment-offset = 2

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最后，在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。
    
      优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序。
      缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高。在服务器变更的时候要修改步长，比较麻烦。

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# 基于redis的分布式ID生成器 #

首先，要知道redis的EVAL，EVALSHA命令：   
原理   
利用redis的lua脚本执行功能，在每个节点上通过lua脚本生成唯一ID。   
生成的ID是64位的：

*  使用41 bit来存放时间，精确到毫秒，可以使用41年。
 *  使用12 bit来存放逻辑分片ID，最大分片ID是4095
 *  使用10 bit来存放自增长ID，意味着每个节点，每毫秒最多可以生成1024个ID   
    比如GTM时间 Fri Mar 13 10:00:00 CST 2015 ，它的距1970年的毫秒数是 1426212000000，假定分片ID是53，自增长序列是4，则生成的ID是：
    
    5981966696448054276 = 1426212000000 << 22 + 53 << 10 + 41   
    redis提供了TIME命令，可以取得redis服务器上的秒数和微秒数。因些lua脚本返回的是一个四元组。
    
    second, microSecond, partition, seq   
    客户端要自己处理，生成最终ID。
    
    ((second \* 1000 + microSecond / 1000) << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq;

## **参考**： ##

1. 沈剑架构师之路-《分布式ID生成器》

2. 江南白衣-《服务化框架－分布式Unique ID的生成方法一览》：http://calvin1978.blogcn.com/articles/uuid.html

3. 《高并发分布式环境中获取全局唯一ID\[分布式数据库全局唯一主键生成\]》：http://blog.csdn.net/liubenlong007/article/details/53884447

[70]: /images/20220531/7569fbbd8ab44159b25d4cf0f10e7699.png
[70 1]: /images/20220531/6e766ee44de348c48816829bed790f9e.png
[70 2]: /images/20220531/0af2c8e2fa14497297a8731f70d1e38f.png
[70 3]: /images/20220531/e4e55b0ef7ea488c8c9133f5a74c07b5.png
[https_github.com_XiaoMi_chronos]: https://github.com/XiaoMi/chronos
[ID]: http://ericliang.info/what-kind-of-id-generator-we-need-in-business-systems/
[RFC]: http://www.ietf.org/rfc/rfc4122.txt
[SecureRandom]: http://calvin1978.blogcn.com/articles/securerandom.html
[CustomVersionOneStrategy.java]: https://github.com/hibernate/hibernate-orm/blob/master/hibernate-core/src/main/java/org/hibernate/id/uuid/CustomVersionOneStrategy.java
[ObjectId.java]: https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/blob/master/bson/src/main/org/bson/types/ObjectId.java
[IdWorker]: https://github.com/twitter/snowflake/blob/b3f6a3c6ca8e1b6847baa6ff42bf72201e2c2231/src/main/scala/com/twitter/service/snowflake/IdWorker.scala
[ID 1]: http://calvin1978.blogcn.com/articles/%E2%80%9Chttp://chuansong.me/n/2459549%E2%80%9D
[ID_3]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5Nzc4OTA1Mw==&mid=2659598286&idx=1&sn=3172172ccea316b0ed83429ae718b54d&chksm=8be9eadcbc9e63caa10d708274b4fa34ceffa416ef4527e10e6b7a1a2d2f32cf8592d65bf728
[Twitter_ID_snowflake_Java]: http://blog.csdn.net/liubenlong007/article/details/53884447
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