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A BSON ObjectID is a 12-byte value consisting of a 4-byte timestamp (seconds since epoch), a 3-byte machine id, a 2-byte process id, and a 3-byte counter. Note that the timestamp and counter fields must be stored big endian unlike the rest of BSON. This is because they are compared byte-by-byte and we want to ensure a mostly increasing order. The format:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| time | machine | pid | inc | ||||||||
BSON ObjectIds can be any 12 byte binary string that is unique; however, the server itself and almost all drivers use the format above.
分段查看ObjectId的指令及结果如下：
- > db.test.findOne()._id.toString()
- "50c6b336ba95d7738d1042e3"
ObjectId占用12字节的存储空间，由“时间戳” 、“机器名”、“PID号”和“计数器”组成。使用机器名的好处是在分布式环境中能够避免单点计数的性能瓶颈。使用PID号的好处是支持同一机器内运行多个mongod实例。最终采用时间戳和计数器的组合来保证唯一性。
时间戳
确保ObjectId唯一性依赖的是时间的顺序，不依赖时间的取值，因此集群节点的时间不必完全同步。既然ObjectId已经有了时间戳，那么在文档中就可以省掉一个时间戳了。在使用ObjectID提取时间时，应注意到MongoDB允许各节点时间不一致这一细节。
下面是查看时间戳的两种写法：
- > db.test1.findOne()._id.getTimestamp()
- "2012-12-12T03:52:45Z"
机器名
机器名通过Md5加密后取前三个字节，应该还是有重复概率的，配置生产集群时检查一下总不会错。另外，我也注意到重启MongoDB后MD5加密结果会发生变化，在利用ObjectID提取机器名信息时需格外注意。
PID号
注意到每次重启mongod进程后PID号通常会发生变化就可以了。
计数器
计数器占3个字节，表示的取值范围就是256*256*256-1=16777215。不妨认为MongDB性能的极限是单台设备一秒钟插入一千万条记录。以目前的水平看，单台设备一秒钟插入一万条就很不错了，因此ObjectID计数器的设计是够用的。
循环插入了一些记录，下面的查询中b是循环计数器，可以看出我机器上的ObjectId计数器是按顺序增加的：
- > parseInt(db.test.findOne({b:1000})._id.toString().substring(28,34),16)
以下代码源自：http://www.cnblogs.com/xjk15082/archive/2011/09/18/2180792.html
- 构建objectId
- publicclass
- int
- int
- int
- public
- int
- true
- 机器码和进程码的生成
- privatestaticint
- static
- try
- int
- new
- while
- "machine piece post: "
- int
- intnew
- try
- catch
- class
- int
- new
- "process piece: "
- "machine : "
- catch
- thrownew
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