开源一个c# 新的雪花算法
介绍
用一种全新的雪花漂移算法（以下简称本算法），让ID更短、生成速度更快。
核心在于缩短ID长度的同时，还能保持极高并发处理量（50W/0.1s），且具有很强配置能力。
需求来源
1.作为架构设计的你，想要解决数据库主键唯一的问题，特别是在分布式系统多数据库的时候。
2.你希望这个主键是用最少的存储空间，索引速度更快，Select、Insert和Update更迅速。
3.你要考虑在分库分表（合库合表）的时候，主键值可直接使用，并能反映业务时序。
4.如果这样的主键值太长，超过前端JSNumber类型最大值，须把Long型转换为String型，你会觉得有点沮丧。
5.哪怕Guid能自增，但占用空间大，这也不是你想要的。
6.你希望系统能运行100年以上。
传统算法问题
1.生成的ID太长。
2.并发量不够。
3.不能解决时间回拨问题。
4.不支持后补生成前序ID。
5.依赖外部缓存系统。
新算法特点
1.整形数字，随时间单调递增（不一定连续），长度更短，用50年都不会超过jsNumber类型最大值。（默认配置WorkerId是6bit，自增数是6bit）
2.速度更快，是传统雪花算法的2-5倍，0.1秒可生成50万个。（i7笔记本，默认算法配置6bit+6bit）
3.支持时间回拨处理。比如服务器时间回拨1秒，本算法能自动适应生成临界时间的唯一ID。
4.支持手工插入新ID。当业务需要在历史时间生成新ID时，用本算法的预留位能生成5000个每秒。
5.漂移时能外发通知事件。让调用方确切知道算法漂移记录，Log并发调用量。
6.不依赖任何外部缓存和数据库。（但WorkerId必须由外部指定）
性能数据
(参数：10位自增序列，1000次漂移最大值)
| 连续请求量 | 5K | 5W | 50W |
|---|---|---|---|
| 传统雪花算法 | 0.0045s | 0.053s | 0.556s |
| 雪花漂移算法 | 0.0015s | 0.012s | 0.113s |
效果
1.jsNumber类型最大数值：9007199254740992，本算法在保持并发性能（5W+/0.01s）和最大64个WorkerId（6bit）的同时，能用70年才到jsNumberMax值。
2.增加WorkerId位数到8bit（128节点）时，15年达到jsNumberMax值。
3.极致性能：500W/1s。
4.所有测试数据均基于8代低压i7计算。
“我”是什么
1.本算法是一个类库，它基于netstandard2.0基础库，不依赖任何第三方组件。
2.本算法不依赖任何外部数据系统（除了要被指定WorkerId之外）。
适用范围
1.小型、中型、大型需要全局唯一Id（不用Guid）的项目。
2.分布式项目。
3.不想将Long型转String给前端用的项目。（若前端支持bigint，则可不转类型）
如何处理时间回拨
1.当发生系统时间回拨的时候，算法采用过去时序的预留序数生成新的ID。
2.默认每秒生成100个（速度可调整）。
3.回拨生成的ID序号，默认靠前，也可以调整为靠后。
4.允许时间回拨至本算法预设基数（参数可调）。
能用多久
1.在默认配置下，ID可用71000年不重复。
2.在支持1024个工作节点时，ID可用4480年不重复。
3.在支持4096个工作节点时，ID可用1120年不重复。
4.以上所有工作节点，均拥有50W/0.1s最大处理速度。
★★集成建议★★
常规集成
1.用单例模式调用。外部集成方使用更多的实例并行调用本算法，不会增加ID产出效能，因为本算法采用单线程模式生成ID。
2.指定唯一的WorkerId。必须由外部系统确保WorkerId的全局唯一性，并赋值给本算法入口方法。
3.异常处理。本算法内部会抛出所有Exception，外部系统catch相关信息并做好应对处理，以免引发更大的系统崩溃。
4.认真理解IdGeneratorOptions的定义，这对集成和使用本算法有帮助。
5.订阅ID异步通知。IIdGenerator.GenIdActionAsync是一个可以向外部系统异步发送ID生成消息的事件，它包含的消息类型有"漂移开始、漂移结束、时间回拨"，具体参考Yitter.IdGenTest的Program.cs启动代码。不过订阅ID异步通知会有细微的性能损失。
6.同步或同步调用。你可在外部系统的异步（async标记）方法中调用本算法，同步调用同样没问题。
7.使用雪花漂移算法。虽然代码里包含了传统雪花算法的定义，并且你可以在入口处指定（Method=2）来启用传统算法，但仍建议你使用雪花漂移算法（Method=1，默认的），毕竟它具有更好的伸缩力和更高的性能。
8.轻易不要修改核心算法。本算法内部参数较多，逻辑较为复杂，在你尚未掌握核心逻辑时，请勿尝试修改核心代码且用于生产环境，除非通过大量细致、科学的测试验证。
大型分布式集成
1.可扩大WorkerIdBitLength到最大20，支持1,048,576个节点，且不影响上述并发性能（50W/0.1s）。[算法支持]
2.采用中心化IdGenerator集群，给节点生成可用Id列表，存入Redis队列供节点消费。此时64个中心化节点数足够大型互联网项目使用。[需集成方扩展实现]
3.以上2条二选一即可，采用方法2一般是因为不想增加最终ID长度，但节点数超过64个。
4.任何加大WorkerIdBitLength或SeqBitLength的设置，都可能会增加ID的长度。
配置变更
配置变更指是系统运行一段时间后，再变更运行参数（IdGeneratorOptions选项值），请注意：
1.最重要的一条原则是：StartTime只能往前（比老值更小、距离现在更远）赋值，原因是往后赋值极大可能产生相同的时间戳。[不推荐在系统运行之后调整StartTime]
2.任何时候增加WorkerIdBitLength或SeqBitLength，都是可以的，但是慎用“减小”的操作，因为这可能导致在未来某天生成的ID与过去老配置时相同。[允许在系统运行之后增加任何一个BitLength值]
3.如果必须减小WorkerIdBitLength或SeqBitLength其中的一项，一定要满足一个条件：新的两个BitLength之和要大于老的值之和。[不推荐在运行之后缩小任何一个BitLength值]
4.上述3条规则，并未在本算法内做逻辑控制，集成方应根据上述规则做好影响评估，确认无误后，再实施配置变更。
代码示例
运行环境
1..NETStandard2.0+
文件说明
1.SnowWorkerM1.cs是雪花漂移算法。
2.SnowWorkerM2.cs是传统雪花算法。
雪花漂移算法
varoptions=newIdGeneratorOptions()
{
//设置WorkerId，默认最大2^16-1
WorkerId=1
};
varnewId=newYitIdGenerator(options).NewLong();
传统雪花算法
varoptions=newIdGeneratorOptions()
{
Method=2,//默认1
WorkerId=1
};
varnewId=newYitIdGenerator(options).NewLong();
options说明
options参数（Method、StartTime除外）只支持漂移算法，不支持传统雪花算法。
publicclassIdGeneratorOptions
{
///
///雪花计算方法
///（1|2）
///
publicshortMethod{get;set;}=1;
///
///开始时间（UTC格式）
///不能超过当前系统时间
///
publicDateTimeStartTime{get;set;}=DateTime.MinValue;
///
///机器码
///与WorkerIdBitLength有关系
///
publicushortWorkerId{get;set;}=0;
///
///机器码位长
///范围：2-21（要求：序列数位长+机器码位长不超过22）。
///建议范围：6-12。
///
publicbyteWorkerIdBitLength{get;set;}=6;
///
///序列数位长
///范围：2-21（要求：序列数位长+机器码位长不超过22）。
///建议范围：6-14。
///
publicbyteSeqBitLength{get;set;}=6;
///
///最大序列数（含）
///（由SeqBitLength计算的最大值）
///
publicintMaxSeqNumber{get;set;}=0;
///
///最小序列数（含）
///默认11，不小于5，不大于MaxSeqNumber-2
///
publicushortMinSeqNumber{get;set;}=11;
///
///最大漂移次数（含），
///默认2000，推荐范围500-10000（与计算能力有关）
///
publicintTopOverCostCount{get;set;}=2000;
生成的ID
默认配置：
WorkerId=6 (最多64个工作节点) SeqBitLength=6
ID示例（基于默认配置）：
129053495681099(本算法运行1年) 387750301904971(运行3年) 646093214093387(运行5年) 1292658282840139(运行10年) 9007199254740992(jsNumber最大值) 165399880288699493(普通雪花算法生成的ID)
本算法生成的ID值，是jsNumber最大值的1%-10%，是普通雪花算法值的千分之一，而计算能力却超过普通雪花算法。
技术支持
开源地址：https://gitee.com/yitter/idgenerator
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