SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法,主要核心思想就是利用64bit的long类型的数字作为全局的id。在分布式系统中经常应用到,并且,在id中加入了时间戳的概念,基本上保持不重复,并且持续一种向上增加的方式。
在这64bit中,其中``第一个bit是不用的,然后用其中的41个bit作为毫秒数,用10bit作为工作机器id,12bit`作为序列号.具体如下图所示:
第一个部分:0,这个是个符号位,因为在二进制中第一个bit如果是1的话,那么都是负数,但是我们生成的这些id都是正数,所以第一个bit基本上都是0
第二个部分:41个bit,代表的是一个时间戳,41bit可以表示的数字多达$2^{41} $-1,也可以表示2^{41}-1个毫秒值,基本上差不多是69年。
第三个部分:5个bit 表示的是机房id。
第四个部分:5个bit 表示的是机器id。
第五个部分:12个bit 表示的是机房id,表示的序号,就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号,0000 00000000,如果是同一毫秒,那么这个雪花值就会递增
简单来说,你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id,那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统,由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。
这个算法可以保证说,一个机房的一台机器上,在同一毫秒内,生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id,但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。
下面我们就来简单看下这个算法的代码实现部分。
总之就是用一个64bit的数字中各个bit位置来设置不同的标志位
package com.lhh.utils; /** * @author liuhuanhuan * @version 1.0 * @date 2022/2/21 22:33 * @describe Twitter推出的分布式唯一id算法 */ public class SnowFlow { //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1,那么都是负数,但是我们生成的 id 都是正数,所以第一个 bit 统一都是 0。 //机器ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long workerId; //机房ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long datacenterId; //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号 12位 4096 -1 = 4095 个 private long sequence; //设置一个时间初始值 2^41 - 1 差不多可以用69年 private long twepoch = 1585644268888L; //5位的机器id private long workerIdBits = 5L; //5位的机房id;。‘ private long datacenterIdBits = 5L; //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方 private long sequenceBits = 12L; // 这个是二进制运算,就是5 bit最多只能有31个数字,也就是说机器id最多只能是32以内 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 这个是一个意思,就是5 bit最多只能有31个数字,机房id最多只能是32以内 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); private long workerIdShift = sequenceBits; private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; // -1L 二进制就是1111 1111 为什么? // -1 左移12位就是 1111 1111 0000 0000 0000 0000 // 异或 相同为0 ,不同为1 // 1111 1111 0000 0000 0000 0000 // ^ // 1111 1111 1111 1111 1111 1111 // 0000 0000 1111 1111 1111 1111 换算成10进制就是4095 private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //记录产生时间毫秒数,判断是否是同1毫秒 private long lastTimestamp = -1L; public long getWorkerId(){ return workerId; } public long getDatacenterId() { return datacenterId; } public long getTimestamp() { return System.currentTimeMillis(); } public SnowFlow() { } public SnowFlow(long workerId, long datacenterId, long sequence) { // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0 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; this.sequence = sequence; } // 这个是核心方法,通过调用nextId()方法, // 让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id public synchronized long nextId() { // 这儿就是获取当前时间戳,单位是毫秒 long timestamp = timeGen(); // 判断是否小于上次时间戳,如果小于的话,就抛出异常 if (timestamp < lastTimestamp) { System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); throw new RuntimeException( String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } // 下面是说假设在同一个毫秒内,又发送了一个请求生成一个id // 这个时候就得把seqence序号给递增1,最多就是4096 if (timestamp == lastTimestamp) { // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字,无论你传递多少进来, //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内,避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //当某一毫秒的时间,产生的id数 超过4095,系统会进入等待,直到下一毫秒,系统继续产生ID if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0; } // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒 lastTimestamp = timestamp; // 这儿就是最核心的二进制位运算操作,生成一个64bit的id // 先将当前时间戳左移,放到41 bit那儿;将机房id左移放到5 bit那儿;将机器id左移放到5 bit那儿;将序号放最后12 bit // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字,转换成10进制就是个long型 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; } /** * 当某一毫秒的时间,产生的id数 超过4095,系统会进入等待,直到下一毫秒,系统继续产生ID * @param lastTimestamp * @return */ private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } //获取当前时间戳 private long timeGen(){ return System.currentTimeMillis(); } /** * main 测试类 * @param args */ public static void main(String[] args) { // System.out.println(1&4596); // System.out.println(2&4596); // System.out.println(6&4596); // System.out.println(6&4596); // System.out.println(6&4596); // System.out.println(6&4596); SnowFlow snowFlow = new SnowFlow(1, 1, 1); for (int i = 0; i < 22; i++) { System.out.println(snowFlow.nextId()); // } } } }
优点:
(1)高性能高可用:生成时不依赖于数据库,完全在内存中生成。
(2)容量大:每秒中能生成数百万的自增ID。
(3)ID自增:存入数据库中,索引效率高。
缺点:
依赖与系统时间的一致性,如果系统时间被回调,或者改变,可能会造成id冲突或者重复(时钟重播造成的id重复问题)
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