twepoch = ;             sequence =             workerIdBits = ;             maxWorkerId = - ^ - << workerIdBits;             sequenceBits = ;             workerIdShift = sequenceBits;             timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits;             sequenceMask = - ^ - << sequenceBits;            lastTimestamp = -                                                  IdWorker(               (workerId > maxWorkerId || workerId <                    Exception(.Format(             IdWorker.workerId =                           (                   timestamp =                  (.lastTimestamp ==                 {                      IdWorker.sequence = (IdWorker.sequence + ) & IdWorker.sequenceMask;                       (IdWorker.sequence ==                                                    timestamp = tillNextMillis(                                    {                      IdWorker.sequence = ;                    (timestamp <                 {                        Exception(.Format(                         .lastTimestamp -                  .lastTimestamp = timestamp;                   nextId = (timestamp - twepoch << timestampLeftShift) | IdWorker.workerId << IdWorker.workerIdShift |                                                                                tillNextMillis(               timestamp =              (timestamp <=                  timestamp =                                                                                ()(DateTime.UtcNow -  DateTime(, , , , ,        }

调用：

1 　IdWorker idworker = new IdWorker(1);2             for (int i = 0; i < 1000; i++)3             {4                 Console.WriteLine(idworker.nextId());5             }

其他算法：

方法一：UUID

UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier)，在其他语言中也叫GUID，可以生成一个长度32位的全局唯一识别码。

String uuid = UUID.randomUUID().toString()

结果示例：

046b6c7f-0b8a-43b9-b35d-6489e6daee91

为什么无序的UUID会导致入库性能变差呢？

这就涉及到 B+树索引的分裂：

众所周知，关系型数据库的索引大都是B+树的结构，拿ID字段来举例，索引树的每一个节点都存储着若干个ID。

如果我们的ID按递增的顺序来插入，比如陆续插入8，9，10，新的ID都只会插入到最后一个节点当中。当最后一个节点满了，会裂变出新的节点。这样的插入是性能比较高的插入，因为这样节点的分裂次数最少，而且充分利用了每一个节点的空间。

但是，如果我们的插入完全无序，不但会导致一些中间节点产生分裂，也会白白创造出很多不饱和的节点，这样大大降低了数据库插入的性能。

方法二：数据库自增主键

假设名为table的表有如下结构：

id        feild

35        a

每一次生成ID的时候，访问数据库，执行下面的语句：

begin;

REPLACE INTO table ( feild )  VALUES ( 'a' );

SELECT LAST_INSERT_ID();

commit;

REPLACE INTO 的含义是插入一条记录，如果表中唯一索引的值遇到冲突，则替换老数据。

这样一来，每次都可以得到一个递增的ID。

为了提高性能，在分布式系统中可以用DB proxy请求不同的分库，每个分库设置不同的初始值，步长和分库数量相等：

这样一来，DB1生成的ID是1,4,7,10,13....，DB2生成的ID是2,5,8,11,14.....