NodeJs 学习日志（8）：雪花算法生成唯一 ID

原创已于 2025-11-19 09:16:32 修改 · 616 阅读

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于 2025-11-18 22:25:05 首次发布

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NodeJs 学习日志（8）：雪花算法生成唯一 ID（utils/snowflake.js 实现）

在后端开发中，唯一 ID 生成是高频需求（如用户 ID、订单 ID、日志 ID 等）。传统的自增 ID 存在分布式环境下冲突、安全性差（易暴露数据量）等问题，而雪花算法（Snowflake）生成的 64 位数字 ID，兼具有序性、唯一性、高性能等优点，成为分布式系统的首选方案。

一、雪花算法核心原理

雪花算法生成的 64 位 ID 结构如下（从高位到低位）：

字段	位数	说明
符号位	1 位	固定为 0（确保 ID 为正数）
时间戳	40 位	从自定义起始时间戳到当前的毫秒数
机器 ID	12 位	区分不同服务器 / 进程（避免跨节点冲突）
序列号	10 位	同一毫秒内的自增序列（避免同节点并发冲突）

唯一性保障：机器 ID 区分节点，序列号区分同一节点同一毫秒的请求，时间戳保证整体有序。
性能：无网络依赖，本地生成。
有序性：按时间戳递增，便于数据库索引优化。

二、snowflake实现

/**
 * 雪花算法工具类（单例模式）
 * 用于生成全局唯一的64位数字ID
 * 特性：多文件引入时共享同一实例，避免机器ID/序列号冲突
 */
const SnowflakeId = require('snowflake-id').default;

// 单例实例存储
let snowflakeInstance = null;

/**
 * 初始化雪花算法实例（单例模式）
 * @param {Object} options - 配置项（可选，默认使用以下配置）
 * @param {number} options.mid - 机器ID（0-4095，分布式环境需保证唯一）
 * @param {number} options.offset - 起始时间戳偏移（默认：2021-01-01 00:00:00 的时间戳）
 * @param {number} options.timeBits - 时间戳占用位数（默认40位，支持最大时间范围：(2^40)/365/24/3600/1000 ≈ 34年）
 * @param {number} options.machineBits - 机器ID占用位数（默认12位，支持最大4096个节点）
 * @param {number} options.seqBits - 序列号占用位数（默认10位，支持每毫秒1024个ID）
 * @returns {SnowflakeId} 雪花算法实例
 */
function initSnowflake(options = {}) {
    // 单例判断：已初始化则直接返回实例
    if (snowflakeInstance) {
        return snowflakeInstance;
    }

    // 默认配置（可根据业务需求调整）
    const defaultOptions = {
        mid: 1, // 本地开发默认机器ID=1，生产环境需按节点分配（如从环境变量读取）
        offset: (2021 - 1970) * 31536000 * 1000, // 起始时间：2021-01-01 00:00:00
        timeBits: 40,
        machineBits: 12,
        seqBits: 10
    };

    // 合并配置（用户传入配置覆盖默认配置）
    const finalOptions = { ...defaultOptions, ...options };

    // 验证机器ID合法性（必须小于 2^machineBits - 1）
    const maxMachineId = (1 << finalOptions.machineBits) - 1;
    if (finalOptions.mid < 0 || finalOptions.mid > maxMachineId) {
        throw new Error(`机器ID必须在 0-${maxMachineId} 之间（当前配置machineBits=${finalOptions.machineBits}）`);
    }

    // 初始化实例并缓存
    snowflakeInstance = new SnowflakeId(finalOptions);
    console.log('雪花算法实例初始化成功', {
        machineId: finalOptions.mid,
        startTime: new Date(finalOptions.offset).toLocaleString(),
        maxMachineCount: maxMachineId + 1,
        maxSeqPerMs: (1 << finalOptions.seqBits)
    });

    return snowflakeInstance;
}

/**
 * 生成唯一ID（核心方法）
 * @param {Object} options - 初始化配置（仅首次调用时生效）
 * @returns {string} 雪花ID（字符串格式，避免大数字精度丢失）
 */
function generateSnowflakeId(options = {}) {
    const instance = initSnowflake(options);
    return instance.generate();
}

// 导出单例方法和实例化方法
module.exports = {
    initSnowflake,
    generateSnowflakeId
};

三、使用示例，在多文件中使用

安装依赖
首先安装 snowflake-id 库：

npm install snowflake-id

project-name/
├── utils/
│   └── snowflake.js  # 雪花算法工具类
├── service/
│   ├── userService.js  # 用户服务（生成用户ID）
└── app.js  # 入口文件

多文件中使用（共享同一实例）
（1）入口文件app.js（提前初始化配置）

const { initSnowflake } = require('./utils/snowflake');

// 项目启动时初始化（指定机器ID=2，覆盖默认配置）
// 生产环境建议从环境变量读取机器ID：process.env.MACHINE_ID
initSnowflake({
    mid: 2 // 分布式环境中，每个节点需配置唯一的machineId（0-4095）
});

console.log('项目启动成功，雪花算法实例已初始化');

（2）用户服务 userService.js

const { generateSnowflakeId } = require('../utils/snowflake');

// 创建用户
function createUser() {
    const userId = generateSnowflakeId(); // 直接调用，共享同一实例
    console.log('生成用户ID:', userId);
    // 输出示例：643133682177019904（18位字符串）
    return { userId, username: 'test-user' };
}
// 测试
createUser();

四、核心特性解析

单例模式保障唯一性
无论多少文件引入 snowflake.js，snowflakeInstance 只会初始化一次，避免多实例导致的 ID 冲突。
首次调用 generateSnowflakeId 时自动初始化，无需手动调用 initSnowflake（灵活配置场景可手动初始化）。
生产环境适配
（1）机器 ID 分配
分布式环境中，每个服务器 / 进程需配置唯一的 mid（机器 ID），避免跨节点 ID 冲突。
推荐方案：从环境变量读取机器 ID（如 mid: process.env.MACHINE_ID || 1），部署时通过容器 / 配置中心分配。
（2）大数字精度问题
雪花 ID 是 18 位数字，超过 JavaScript 的 Number 类型精度上限（2^53），因此 snowflake-id 库默认返回字符串格式，避免精度丢失。
数据库存储建议：使用 VARCHAR(20) 或 BIGINT 类型（MySQL 的 BIGINT 支持 64 位整数）。
（3）配置调整
时间戳位数：默认 40 位支持 34 年，如果需要更长时间范围，可调整 timeBits（如 41 位支持 68 年），但需减少机器位或序列位。
序列号位数：默认 10 位支持每毫秒 1024 个 ID，高并发场景可调整为 12 位（支持 4096 个 / 毫秒）。
错误处理
机器 ID 合法性校验：确保 mid 不超过配置的机器位上限（如 12 位机器位最大支持 4095）。
实例重复初始化防护：已初始化后再次调用 initSnowflake 会直接返回现有实例，不重复创建。
五、适用场景
分布式系统：微服务、多节点部署的应用，需要全局唯一 ID。
安全性需求：相比自增 ID，雪花 ID 不易暴露业务数据量（如用户 ID=1000 表示仅 1000 个用户）。
六、注意事项
时钟回拨问题：雪花算法依赖系统时间，如果服务器时钟回拨，可能生成重复 ID。
解决方案：生产环境使用 NTP 同步时间，或选择支持时钟回拨处理的雪花算法变种库（如 snowflake-id-plus）。
机器 ID 上限：默认 12 位机器位支持 4096 个节点，足够大部分中小规模分布式系统；超大规模场景可调整 machineBits。

参考

https://cloud.tencent.com/developer/article/2364487
https://www.npmjs.com/package/snowflake-id