全局唯一Id:雪花算法


分布式系統中,有一些需要使用全局唯一ID的場景,這種時候為了防止ID沖突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺點,首先他相對比較長,另外UUID一般是無序的。

有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID,並且希望ID能夠按照時間有序生成。

而twitter的SnowFlake解決了這種需求,最初Twitter把存儲系統從MySQL遷移到Cassandra,因為Cassandra沒有順序ID生成機制,所以開發了這樣一套全局唯一ID生成服務。

原理

Twitter的雪花算法SnowFlake,使用Java語言實現。

SnowFlake算法產生的ID是一個64位的整型,結構如下(每一部分用“-”符號分隔):

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

1位標識部分,在java中由於long的最高位是符號位,正數是0,負數是1,一般生成的ID為正數,所以為0;

41位時間戳部分,這個是毫秒級的時間,一般實現上不會存儲當前的時間戳,而是時間戳的差值(當前時間-固定的開始時間),這樣可以使產生的ID從更小值開始;41位的時間戳可以使用69年,(1L << 41) / (1000L 60 60 24 365) = 69年;

10位節點部分,Twitter實現中使用前5位作為數據中心標識,后5位作為機器標識,可以部署1024個節點;

12位序列號部分,支持同一毫秒內同一個節點可以生成4096個ID;

SnowFlake算法生成的ID大致上是按照時間遞增的,用在分布式系統中時,需要注意數據中心標識和機器標識必須唯一,這樣就能保證每個節點生成的ID都是唯一的。或許我們不一定都需要像上面那樣使用5位作為數據中心標識,5位作為機器標識,可以根據我們業務的需要,靈活分配節點部分,如:若不需要數據中心,完全可以使用全部10位作為機器標識;若數據中心不多,也可以只使用3位作為數據中心,7位作為機器標識。

snowflake生成的ID整體上按照時間自增排序,並且整個分布式系統內不會產生ID碰撞(由datacenter和workerId作區分),並且效率較高。據說:snowflake每秒能夠產生26萬個ID。

源碼

  1 package com.hjp.labs;
  2 
  3 /**
  4  * Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake
  5  * @auther huang jianping
  6  * @date 2019/6/19 10:36
  7  */
  8 public class SnowFlake {
  9 
 10     /**
 11      * 起始的時間戳
 12      */
 13     private final static long START_STMP = 1480166465631L;
 14 
 15     /**
 16      * 每一部分占用的位數
 17      */
 18     private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列號占用的位數
 19     private final static long MACHINE_BIT = 5;   //機器標識占用的位數
 20     private final static long DATACENTER_BIT = 5;//數據中心占用的位數
 21 
 22     /**
 23      * 每一部分的最大值
 24      */
 25     private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
 26     private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
 27     private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
 28 
 29     /**
 30      * 每一部分向左的位移
 31      */
 32     private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
 33     private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
 34     private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
 35 
 36     private long datacenterId;  //數據中心
 37     private long machineId;     //機器標識
 38     private long sequence = 0L; //序列號
 39     private long lastStmp = -1L;//上一次時間戳
 40 
 41     public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
 42         if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
 43             throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
 44         }
 45         if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
 46             throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
 47         }
 48         this.datacenterId = datacenterId;
 49         this.machineId = machineId;
 50     }
 51 
 52     /**
 53      * 產生下一個ID
 54      *
 55      * @return
 56      */
 57     public synchronized long nextId() {
 58         long currStmp = getNewstmp();
 59         if (currStmp < lastStmp) {
 60             throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
 61         }
 62 
 63         if (currStmp == lastStmp) {
 64             //相同毫秒內,序列號自增
 65             sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
 66             //同一毫秒的序列數已經達到最大
 67             if (sequence == 0L) {
 68                 currStmp = getNextMill();
 69             }
 70         } else {
 71             //不同毫秒內,序列號置為0
 72             sequence = 0L;
 73         }
 74 
 75         lastStmp = currStmp;
 76 
 77         return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //時間戳部分
 78                 | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //數據中心部分
 79                 | machineId << MACHINE_LEFT             //機器標識部分
 80                 | sequence;                             //序列號部分
 81     }
 82 
 83     private long getNextMill() {
 84         long mill = getNewstmp();
 85         while (mill <= lastStmp) {
 86             mill = getNewstmp();
 87         }
 88         return mill;
 89     }
 90 
 91     private long getNewstmp() {
 92         return System.currentTimeMillis();
 93     }
 94 
 95     public static void main(String[] args) {
 96         SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(1, 1);
 97 
 98         long start = System.currentTimeMillis();
 99         for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
100             System.out.println(snowFlake.nextId());
101         }
102 
103         System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
104 
105 
106     }
107 }

 

 


免責聲明!

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用,本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益,請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。



 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM