薄雾算法是不同于 snowflake 的全局唯一 ID 生成算法。相比 snowflake ，薄雾算法具有更高的数值上限和更长的使用期限。
现在薄雾算法拥有比雪花算法更高的性能！
用到全局唯一 ID 的场景不少，这里引用美团 Leaf 的场景介绍:
在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据或消息，数据库的自增 ID 显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一 ID 做标识。此时一个能够生成全局唯一ID 的系统是非常必要的。
引用微信 seqsvr 的场景介绍：
微信在立项之初，就已确立了利用数据版本号实现终端与后台的数据增量同步机制，确保发消息时消息可靠送达对方手机。
爬虫数据服务的场景介绍：
数据来源各不相同，且并发极大的情况下难以生成统一的数据编号，同时数据编号又将作为爬虫下游整个链路的溯源依据，在爬虫业务链路中十分重要。
这里参考美团 Leaf 的要求：
1、全局唯一性：不能出现重复的 ID 号，既然是唯一标识，这是最基本的要求；
2、趋势递增：在 MySQL InnoDB 引擎中使用的是聚集索引，由于多数 RDBMS 使用 B-tree 的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能；
3、单调递增：保证下一个 ID 一定大于上一个 ID，例如事务版本号、IM 增量消息、排序等特殊需求；
4、信息安全：如果 ID 是连续的，恶意用户的爬取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定 URL 即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要 ID 无规则、不规则；
可以用“全局不重复，不可猜测且呈递增态势”这句话来概括描述要求。
薄雾算法采用了与 snowflake 相同的位数——64，在考量业务场景和要求后并没有沿用 1-41-10-12 的占位，而是采用了 1-47-8-8 的占位。即：
* 1 2 48 56 64
* +------+-----------------------------------------------------+----------+----------+
* retain | increas | salt | salt |
* +------+-----------------------------------------------------+----------+----------+
* 0 | 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0000000 | 00000000 | 00000000 |
* +------+-----------------------------------------------------+------------+--------+
- 第一段为最高位，占 1 位，保持为 0，使得值永远为正数；
- 第二段放置自增数，占 47 位，自增数在高位能保证结果值呈递增态势，遂低位可以为所欲为；
- 第三段放置随机因子一，占 8 位，上限数值 255，使结果值不可预测；
- 第四段放置随机因子二，占 8 位，上限数值 255，使结果值不可预测；
薄雾自增数为 1～10 的运行结果类似如下：
171671
250611
263582
355598
427749
482010
581550
644278
698636
762474
根据运行结果可知，薄雾算法能够满足“全局不重复，不可猜测且呈递增态势”的场景要求。
snowflake 是由 Twitter 公司提出的一种全局唯一 ID 生成算法，它具有“递增态势、不依赖数据库、高性能”等特点，自 snowflake 推出以来备受欢迎，算法被应用于大大小小公司的服务中。snowflake 高位为时间戳的二进制，遂完全受到时间戳的影响，倘若时间回拨（当前服务器时间回到之前的某一时刻），那么 snowflake 有极大概率生成与之前同一时刻的重复 ID，这直接影响整个业务。
snowflake 受时间戳影响，使用上限不超过 70 年。
薄雾算法 Mist 由书籍《Python3 反爬虫原理与绕过实战》的作者韦世东综合 百度 UidGenerator、 美团 Leaf 和 微信序列号生成器 seqsvr 中介绍的技术点，同时考虑高性能分布式序列号生成器架构后设计的一款“递增态势、不依赖数据库、高性能且不受时间回拨影响”的全局唯一序列号生成算法。
薄雾算法不受时间戳影响，受到数值大小影响。薄雾算法高位数值上限计算方式为int64(1<<47 - 1)，上限数值140737488355327 百万亿级，假设每天消耗 10 亿，薄雾算法能使用 385+ 年。
snowflake 受时间回拨影响的根本原因是高位采用时间戳的二进制值，而薄雾算法的高位是按序递增的数值。结果值的大小由高位决定，遂薄雾算法不受时间回拨影响。
考虑到“不可预测”的要求，薄雾算法的中间位是 8 位随机值，且末 8 位是也是随机值，两组随机值大大增加了预测难度，因此称为结果值不可预测。
中间位和末位随机值的开闭区间都是 [0, 255]，理论上随机值可以出现 256 * 256 种组合。
snowflake 受时间回拨影响，一旦时间回拨就有极大概率生成重复的 ID。薄雾算法中的高位是按序递增的数值，程序重启会造成按序递增数值回到初始值，但由于中间位和末尾随机值的影响，因此不是必定生成（有大概率生成）重复 ID，但递增态势必定受到影响。
1、无论是什么样的全局唯一 ID 生成算法，都会有优点和缺点。在实际的应用当中，没有人会将全局唯一 ID 生成算法完全托付给程序，而是会用数据库存储关键值或者所有生成的值。全局唯一 ID 生成算法大多都采用分布式架构或者主备架构提供发号服务，这时候就不用担心它的重复问题；
2、生成性能比雪花算法高太多倍；
3、代码少且简单，在大型应用中，单功能越简单越好；
是的，作者的另一个项目 Medis 是薄雾算法与 Redis 的结合，实现了“全局不重复”，你再也不用担心程序重启带来的问题。
CAP 是分布式架构中最重要的理论，C 指的是一致性、A 指的是可用性、P 指的是分区容错性。CAP 当中，C 和 A 是互相冲突的，且 P 一定存在，遂我们必须在 CP 和 AP 中选择。实际上这跟具体的业务需求有关，但是对于全局唯一 ID 发号服务来说，大多数时候可用性比一致性更重要，也就是选择 AP 会多过选择 CP。至于你怎么选，还是得结合具体的业务场景考虑。
采用 Golnag（1.14） 自带的 Benchmark 进行测试，测试机硬件环境如下：
内存 16 GB 2133 MHz LPDDR3
处理器 2.3 GHz 双核Intel Core i5
操作系统 macOS Catalina
机器 MacBook Pro (13-inch, 2017, Two Thunderbolt 3 ports)
进行了多轮测试，随机取 3 轮测试结果。以此计算平均值，得 单次执行时间 346 ns/op。以下是随机 3 轮测试的结果：
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: mist
BenchmarkMain-4 3507442 339 ns/op
PASS
ok mist 1.345s
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: mist
BenchmarkMain-4 3488708 338 ns/op
PASS
ok mist 1.382s
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: mist
BenchmarkMain-4 3434936 360 ns/op
PASS
ok mist 1.394s
- 采用大数真随机方法替代时间戳种子随机方法，性能提升 25 倍；
- 根据工程师 @青南 反馈，原来的中间位随机因子搭配末位时间戳序列的方式预测难度并不高，遂将末位也改为随机因子；
- 由于末位数和随机方法的变化，同步改动与之相关的代码；
- 重新测试性能，并改动 README 文档；
性能实验：采用时间戳种子随机方法时性能约为 8800 ns/op，采用大数真随机方法时性能约为 335 ns/op，采用常数时性能约为 15 ns/op