snowflake雪花算法生成全局唯一的id

常見的三種唯一id生成方式

1 UUID

常見的方式。可以利用數據庫也可以利用程序生成，一般來說全球唯一。

優點：

1）簡單，代碼方便。

2）生成ID性能非常好，基本不會有性能問題。

3）全球唯一，在遇見數據遷移，系統數據合並，或者數據庫變更等情況下，可以從容應對。

 缺點：

1）沒有排序，無法保證趨勢遞增。

2）UUID往往是使用字符串存儲，查詢的效率比較低。

3）存儲空間比較大，如果是海量數據庫，就需要考慮存儲量的問題。

4）傳輸數據量大

5）不可讀。

2 Redis

當使用數據庫來生成ID性能不夠要求的時候，我們可以嘗試使用Redis來生成ID。這主要依賴於Redis是單線程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY來實現。

優點：

1）不依賴於數據庫，靈活方便，且性能優於數據庫。

2）數字ID天然排序，對分頁或者需要排序的結果很有幫助。

缺點：

1）如果系統中沒有Redis，還需要引入新的組件，增加系統復雜度。

2）需要編碼和配置的工作量比較大。

3）網絡傳輸造成性能下降。

3 開源算法snowflake

 snowflake是Twitter開源的分布式ID生成算法，結果是一個long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數，10bit作為機器的ID（5個bit是數據中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內的流水號（意味着每個節點在每毫秒可以產生 4096 個 ID），最后還有一個符號位，永遠是0

快速入門

snowflake是一個算法，不是一個Jar,所以我們可以直接引入一個工具類放在公共模塊中，工具類

 

公共模

package com.changgou.util;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;

/**
 * <p>名稱：IdWorker.java</p>
 * <p>描述：分布式自增長ID</p>
 * <pre>
 *     Twitter的 Snowflake　JAVA實現方案
 * </pre>
 * 核心代碼為其IdWorker這個類實現，其原理結構如下，我分別用一個0表示一位，用—分割開部分的作用：
 * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
 * 在上面的字符串中，第一位為未使用（實際上也可作為long的符號位），接下來的41位為毫秒級時間，
 * 然后5位datacenter標識位，5位機器ID（並不算標識符，實際是為線程標識），
 * 然后12位該毫秒內的當前毫秒內的計數，加起來剛好64位，為一個Long型。
 * 這樣的好處是，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和機器ID作區分），
 * 並且效率較高，經測試，snowflake每秒能夠產生26萬ID左右，完全滿足需要。
 * <p>
 * 64位ID (42(毫秒)+5(機器ID)+5(業務編碼)+12(重復累加))
 *
 * @author Polim
 */
public class IdWorker {
    // 時間起始標記點，作為基准，一般取系統的最近時間（一旦確定不能變動）
    private final static long twepoch = 1288834974657L;
    // 機器標識位數
    private final static long workerIdBits = 5L;
    // 數據中心標識位數
    private final static long datacenterIdBits = 5L;
    // 機器ID最大值
    private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 數據中心ID最大值
    private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    // 毫秒內自增位
    private final static long sequenceBits = 12L;
    // 機器ID偏左移12位
    private final static long workerIdShift = sequenceBits;
    // 數據中心ID左移17位
    private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    // 時間毫秒左移22位
    private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    /* 上次生產id時間戳 */
    private static long lastTimestamp = -1L;
    // 0，並發控制
    private long sequence = 0L;

    private final long workerId;
    // 數據標識id部分
    private final long datacenterId;

    public IdWorker(){
        this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
        this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
    }
    /**
     * @param workerId
     *            工作機器ID
     * @param datacenterId
     *            序列號
     */
    public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
    /**
     * 獲取下一個ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 當前毫秒內，則+1
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                // 當前毫秒內計數滿了，則等待下一秒
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        // ID偏移組合生成最終的ID，並返回ID
        long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (datacenterId << datacenterIdShift)
                | (workerId << workerIdShift) | sequence;

        return nextId;
    }

    private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
        long timestamp = this.timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = this.timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * <p>
     * 獲取 maxWorkerId
     * </p>
     */
    protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
        StringBuffer mpid = new StringBuffer();
        mpid.append(datacenterId);
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        if (!name.isEmpty()) {
            /*
             * GET jvmPid
             */
            mpid.append(name.split("@")[0]);
        }
        /*
         * MAC + PID 的 hashcode 獲取16個低位
         */
        return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
    }

    /**
     * <p>
     * 數據標識id部分
     * </p>
     */
    protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
        long id = 0L;
        try {
            InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
            if (network == null) {
                id = 1L;
            } else {
                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
                id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
                        | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
                id = id % (maxDatacenterId + 1);
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
        }
        return id;
    }


    public static void main(String[] args) {

        IdWorker idWorker=new IdWorker(0,0);

        for(int i=0;i<10000;i++){
            long nextId = idWorker.nextId();
            System.out.println(nextId);
        }
    }

}

 

塊的方法

public class IdTest {
    public static void main(String[] args) {
 IdWorker idWorker = new IdWorker(1,1);
 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
 long id = idWorker.nextId();
 System.out.println(id);
 }
 }
}

實際運用

　　在application.yml里定義兩個變量（自己起名就可以）

#雪花算法要使用的機器id和序列號范圍，這兩個名字是自己起的
workerId: 0
datacenterId: 0

　　在引導類里編寫一個bean

@Value("${workerId}")
private Integer workerId;
@Value("${datacenterId}")
private Integer datacenterId;

 

@Bean
public IdWorker idWorker(){
 return new IdWorker(workerId,datacenterId);
}

 

　　之后在需要生成id的地方注入這個bean即可

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