chatGPT 也无法解答我的疑惑？
这是一段生成唯一自增ID的代码，查看日志的时候，发现有极小的概率生成重复的ID。
type IdGenFun func(step int64) (start,end int64,err error)
type IdGen struct {
start int64
end int64
id int64
step int64
genFun IdGenFun
lastTime time.Time
dur time.Duration
ch chan struct{}
}
func NewIdGen(step int64,fun IdGenFun) *IdGen {
g := &IdGen{
start: 0,
end: 0,
id: 0,
step: step,
genFun: fun,
lastTime: time.Now(),
dur: time.Minute*10,
ch: make(chan struct{},1),
}
if step <1 {
g.step = 1
}
g.ch<- struct{}{}
return g
}
func (g *IdGen) Id() (int64,error) {
<-g.ch
refresh := false
if time.Since(g.lastTime)>g.dur{
refresh = true
}
if atomic.LoadInt64(&g.id)>= atomic.LoadInt64(&g.end) || refresh {
err := g.gen(refresh)
if err != nil {
return 0,err
}
}
g.lastTime = time.Now()
atomic.AddInt64(&g.id,1)
g.ch<- struct{}{}
return g.id,nil
}
func (g *IdGen) gen(refresh bool) error {
if atomic.LoadInt64(&g.id) < atomic.LoadInt64(&g.end) && !refresh {
return nil
}
logger.Infof("from start:%d,end:%d,refresh:%v \n",g.start,g.end,refresh)
start,end,err := g.genFun(g.step) //从redis 中获取新的一段ID范围。
if err != nil {
return err
}
g.start = start
g.end = end
g.id = g.start
logger.Infof("end start:%d,end:%d,refresh:%v \n",g.start,g.end,refresh)
return nil
}
//实例化后，高并发情况下调用 Id() 会有一定几率生成重复ID （在同一个范围内生成的重复ID），
chatGPT 的回答：
GPT: 3-27 18:26:14
这是一个用于生成唯一 ID 的代码，采用了加锁和信道的方式来实现并发安全。
在 NewIdGen 函数中，通过初始化信道 ch 的大小为 1 来保证只有一个协程可以访问并执行其它方法。这种方式可以视为互斥锁的一种简单实现。
在 Id 方法中，首先通过 <-g.ch 操作从信道中获取一个令牌，以控制同时只有一个协程能调用 Id 方法。然后再检查当前缓冲池中的 ID 是否已经用完，如果用完了，则需要重新生成一批 ID。重新生成时会调用 gen 方法，并在其中通过加锁的方式保证同步安全。
当加锁后成功生成新的 ID 区间后，还需要将当前 ID 的计数器置为 start 的值，然后再在 Id 方法中增加 1 并返回。为了防止程序长时间运行导致生成的 ID 范围过大，gen 方法中还增加了定期更新 ID 区间的功能，定期时间可以通过 g.dur 自定义。
总的来说，这个代码实现了 ID 的并发生成和唯一性，哪怕多个协程同时调用 Id 方法也不会生成相同的 ID。同时也考虑了性能问题和 ID 长期稳定生成的问题。
sam: 3-27 18:27:09
但这个还是没有办法保证唯一，现实情况是确实产生了不唯一的情况
GPT: 3-27 18:27:30
在多个协程并发生成唯一 ID 时，即使使用了锁和信道来确保每个 ID 只会被生成一次，但其唯一性还是有可能受到多个因素的影响：
- 系统时间戳精度不够，两个协程在同一时间内生成的时间戳相同，导致生成的 ID 相同；
- 生成的 ID 采用的算法和分配的位数不一致，批量生成的 ID 有重复部分，而出现 ID 重复的概率会随着生成的 ID 数量增加而增加；
- 协程读取变量的值和修改变量的值之间存在很小的时间间隔，这种情况下多个协程可能读取到相同的初始值，导致重复生成相同的 ID；
为解决这些问题，可以通过以下方式来增强 ID 的唯一性：
- 在生成 ID 时增加随机数或随机字符串作为 ID 的后缀，增加 ID 的“唯一度”；
- 对生成的 ID 进行去重和排序的操作，确保每个 ID 只出现一次，同时避免生成的 ID 过长；
- 使用分布式 ID 生成算法（例如：Snowflake 算法）来实现 ID 的唯一性，同时具备良好的性能和可扩展性。
针对你的现状问题，可以通过增加一个去重和排序的操作来避免生成相同的 ID，或者考虑使用分布式 ID 生成算法来实现ID的唯一性。同时建议加强日志输出，记录每次生成的 ID 区间以及 ID 的具体值，以方便问题排查。
