也许我能更好地向您解释一下，不仅因为用户ID不适合。
他们在使用Twitter Snowflake ID。这个ID被设计成在多个服务器、多个数据中心中并行生成唯一的ID。例如，在完全相同的时间内，两个“项目”在两个“位置”需要一个保证独特的ID，任何时间间隔少于一毫秒的东西，甚至可能在同一纳秒内... 这个唯一的ID需要快速产生，高效，以逻辑方式构建，可以有效地解析，可以容纳在64位内，并且生成它的方法需要能够处理许多人的生命周期内产生的大量ID。这意味着他们不能进行数据库查找以获得一个尚未被占用的唯一ID，不能在生成后验证所生成的ID是否唯一，也不能使用可能会偶尔生成重复ID的现有方法，例如UUID。所以他们想出了一种方法...
他们设置了一个自定义共同纪元，例如今天作为长整数的基点。因此，他们有一个42位长的整数，从0+从该时间纪元开始计时。
然后，如果单个进程在同一毫秒内必须生成2个或更多的ID，则还添加了一个序列作为12位长整数。现在他们已经使用了42+12=54位，并且当您考虑到多个进程在多台机器上运行时（通常每个数据中心仅提供一台机器来提供ID，但可能有更多，并且通常只有一个工作程序/进程每个机器）您意识到需要更多的内容。
因此，他们还必须编码数据中心ID和“工作”（进程）ID。这将涵盖多个具有每个数据中心中多个工作程序的数据中心。这两个ID都是5位长整数。所有这些整数都是无符号的，因此这些5位整数可以增加到31，其中包括0。因此，32个数据中心，每个数据中心最多有32个工作程序... 因此，现在我们有42+12+5+5=64位，最多有32x32=1024个工作程序分布式生成这些ID。
所以... 随着寿命高达139年能够适应42位上限... 10位节点ID（或数据中心+工作程序ID）... 12位序列（每毫秒每个工作程序可生成4096个ID）... 您会得出一个最多保证唯一的64位ID系统/公式，它在这139年里的规模扩展得非常好，不以任何方式依赖数据库，但可以有效地产生和存储在数据库中。
因此，这个ID系统的计算为42+12+10，您可以按您喜欢的方式划分这些10位，而不会超出在任何地方存储64位无符号长整数。非常灵活，功能强大。
这叫做雪花ID，是Twitter提出的。这10位可以被称为分片ID、节点ID或数据中心ID和工作ID的组合，具体取决于您的需求。但是，通过将该分片/节点ID与多个进程相关联而非用户，并且能够在多个“事物”之间使用该ID，您就不必担心很多问题，并且可以跨越充满多种事物的多个数据库。
唯一需要注意的是，该分片/节点ID只能容纳1024个不同的值，而没有用户ID或任何可用的唯一ID会从0到1023进行自我分配。
因此，您可以看到，这10位必须是静态、可分配和易于解析的东西。
以下是一个简单的Python函数，可生成雪花ID：
def genSnowflakeId(worker_id, data_center_id, ids_generated):
"Returns a snowflake ID - This function will generate a unique ID that fits in a 64 bit unsigned number that scales for multiple workers running in mutiple datacenters. You must manage a timestamp and sequence sanity with ids_generated (i.e. increment if time apart < 1 millisecond or always increment and roll over to 0 if > 4095). Ultimately this will allow you to efficiently generate unique IDs across multiple locations for 139 years that fits in a bigint(20) database field and can be parsed for the created timestamp, worker ID, and datacenter ID. See https://github.com/twitter-archive/snowflake/tree/snowflake-2010"
import sys
import time
# Mon Jul 8 05:07:56 EDT 2019
twepoch = 1562576876131L
sequence = 0L
worker_id_bits = 5L
data_center_id_bits = 5L
sequence_bits = 12L
timestamp_bits = 42L
#total bits 64
max_worker_id = -1L ^ (-1L << worker_id_bits)
max_data_center_id = -1L ^ (-1L << data_center_id_bits)
max_ids_generated = -1L ^ (-1L << sequence_bits)
worker_id_shift = sequence_bits
data_center_id_shift = sequence_bits + worker_id_bits
timestamp_left_shift = sequence_bits + worker_id_bits + data_center_id_bits
sequence_mask = -1L ^ (-1L << sequence_bits)
# Sanity checks for input
if worker_id > max_worker_id or worker_id < 0:
raise ValueError("worker_id", "worker id can't be greater than %i or less than 0" % max_worker_id)
if data_center_id > max_data_center_id or data_center_id < 0:
raise ValueError("data_center_id", "data center id can't be greater than %i or less than 0" % max_data_center_id)
if ids_generated > max_ids_generated or ids_generated < 0:
raise ValueError("ids_generated", "ids generated can't be greater than %i or less than 0" % max_ids_generated)
timestamp = long(int(time.time() * 1000))
new_id = ((timestamp - twepoch) << timestamp_left_shift) | (data_center_id << data_center_id_shift) | (worker_id << worker_id_shift) | sequence
return new_id
希望这个答案能够满足你的需求 :)
