分布式id生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种。
雪花算法概述
雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种用于生成分布式唯一 ID 的算法,它最初由Twitter开发并开源。雪花算法的设计目标是在分布式系统中生成全局唯一且有序的 ID,以满足分布式系统中对唯一标识的需求。
雪花算法的核心思想是将一个 64 位的整数分解成多个部分,每个部分代表不同的信息,以保证生成的 ID 具有唯一性和有序性。具体来说,一个雪花算法生成的 ID 通常包含以下几个部分:
- 时间戳(Timestamp): 占用 41 位,记录生成 ID 的时间戳。这样可以保证生成的 ID 是有序的,因为在相同的时间戳内生成的 ID 是递增的。
- 节点 ID(Worker ID): 占用 10 位,用于标识不同的节点。在分布式系统中,每个节点需要有一个唯一的标识符,以防止不同节点生成相同的 ID。
- 序列号(Sequence): 占用 12 位,用于在同一时间戳内生成多个 ID 时区分它们。当在同一毫秒内生成多个 ID 时,序列号会递增,保证生成的 ID 是唯一的。
根据上述分布,一个雪花算法生成的 ID 的结构通常如下所示:
| 41 bits timestamp | 10 bits worker ID | 12 bits sequence |
雪花算法具有以下特点:
- 高效性: 雪花算法生成的 ID 高效快速,可以在分布式系统中广泛应用。
- 唯一性: 生成的 ID 具有全局唯一性,不同节点、不同时间生成的 ID 不会发生冲突。
- 有序性: 生成的 ID 是有序的,相同时间戳内生成的 ID 是递增的。
- 简单易用: 实现相对简单,可以根据需要进行定制和扩展。
综上所述,雪花算法是一种广泛应用于分布式系统中的唯一 ID 生成算法,具有高效、唯一、有序等特点,适用于满足分布式系统中对唯一标识的需求。
算法原理示意图
SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图:
- 1bit,不用,因为二进制中最高位是符号位,1表示负数,0表示正数。生成的id一般都是用整数,所以最高位固定为0。
- 41bit-时间戳,用来记录时间戳,毫秒级。
- – 41位可以表示个数字,
- – 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 ,减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的,而不是1。
- – 也就是说41位可以表示个毫秒的值,转化成单位年则是年
- 10bit-工作机器id,用来记录工作机器id。
- – 可以部署在个节点,包括5位datacenterId和5位workerId
- – 5位(bit)可以表示的最大正整数是,即可以用0、1、2、3、….31这32个数字,来表示不同的datecenterId或workerId
- 12bit-序列号,序列号,用来记录同毫秒内产生的不同id。
- – 12位(bit)可以表示的最大正整数是,即可以用0、1、2、3、….4094这4095个数字,来表示同一机器同一时间截(毫秒)内产生的4095个ID序号。
由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。
SnowFlake可以保证:
- 所有生成的id按时间趋势递增
- 整个分布式系统内不会产生重复id(因为有datacenterId和workerId来做区分)
算法实现(Java)
Java版算法实现:
public class IdWorker{
//下面两个每个5位,加起来就是10位的工作机器id
private long workerId; //工作id
private long datacenterId; //数据id
//12位的序列号
private long sequence;
public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){
// sanity check for workerId
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));
}
System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
//初始时间戳
private long twepoch = 1288834974657L;
//长度为5位
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
//最大值
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
//序列号id长度
private long sequenceBits = 12L;
//序列号最大值
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
//工作id需要左移的位数,12位
private long workerIdShift = sequenceBits;
//数据id需要左移位数 12+5=17位
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
//时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
//上次时间戳,初始值为负数
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId(){
return workerId;
}
public long getDatacenterId(){
return datacenterId;
}
public long getTimestamp(){
return System.currentTimeMillis();
}
//下一个ID生成算法
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//获取当前时间戳如果小于上次时间戳,则表示时间戳获取出现异常
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));
}
//获取当前时间戳如果等于上次时间戳(同一毫秒内),则在序列号加一;否则序列号赋值为0,从0开始。
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
//将上次时间戳值刷新
lastTimestamp = timestamp;
/**
* 返回结果:
* (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳,再左移相应位数
* (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
* (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
* | 是按位或运算符,例如:x | y,只有当x,y都为0的时候结果才为0,其它情况结果都为1。
* 因为个部分只有相应位上的值有意义,其它位上都是0,所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
*/
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence;
}
//获取时间戳,并与上次时间戳比较
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
//获取系统时间戳
private long timeGen(){
return System.currentTimeMillis();
}
//---------------测试---------------
public static void main(String[] args) {
IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
for (int i = 0; i < 30; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
}
}
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