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：
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> db.test.findOne()._id.toString() ObjectId("50c6b336ba95d7738d1042e3") > db.test.findOne()._id.toString().substring(10,18) 50c6b336 > db.test.findOne()._id.toString().substring(18,24) ba95d7 > db.test.findOne()._id.toString().substring(24,28) 738d > db.test.findOne()._id.toString().substring(28,34) 1042e3 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() ISODate("2012-12-12T03:52:45Z") > Date(parseInt(db.test1.findOne()._id.toString().substring(10,18),16)) Wed Dec 12 2012 12:11:02 GMT+0800 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) 1947382 > parseInt(db.test.findOne({b:1001})._id.toString().substring(28,34),16) 1947383 > parseInt(db.test.findOne({b:1002})._id.toString().substring(28,34),16) 1947384 > parseInt(db.test.findOne({b:1003})._id.toString().substring(28,34),16) 1947385 以下代码源自：http://www.cnblogs.com/xjk15082/archive/2011/09/18/2180792.html
构建objectId public class ObjectId implements Comparable<ObjectId> , java.io.Serializable { final int _time; final int _machine; final int _inc; boolean _new; public ObjectId(){ _time = (int) (System.currentTimeMillis() / 1000); _machine = _genmachine; _inc = _nextInc.getAndIncrement(); _new = true; } …… } 机器码和进程码的生成 private static final int _genmachine; static { try { final int machinePiece; { StringBuilder sb = new StringBuilder(); Enumeration<NetworkInterface> e = NetworkInterface.getNetworkInterfaces(); while ( e.hasMoreElements() ){ NetworkInterface ni = e.nextElement(); sb.append( ni.toString() ); } machinePiece = sb.toString().hashCode() << 16; LOGGER.fine( "machine piece post: " + Integer.toHexString( machinePiece ) ); } final int processPiece; { int processId = new java.util.Random().nextInt(); try { processId = java.lang.management.ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName().hashCode(); }catch ( Throwable t ){ } ClassLoader loader = ObjectId.class.getClassLoader(); int loaderId = loader != null ? System.identityHashCode(loader) : 0; StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append(Integer.toHexString(processId)); sb.append(Integer.toHexString(loaderId)); processPiece = sb.toString().hashCode() & 0xFFFF; LOGGER.fine( "process piece: " + Integer.toHexString( processPiece ) ); } _genmachine = machinePiece | processPiece; LOGGER.fine( "machine : " + Integer.toHexString( _genmachine ) ); }catch ( java.io.IOException ioe ){ throw new RuntimeException( ioe ); } } 亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
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