snowflake 算法

snowflake 算法

• SnowFlake算法的优点：

1. 生成ID时不依赖于DB，完全在内存生成，高性能高可用。
2. ID呈趋势递增，后续插入索引树的时候性能较好。

• SnowFlake算法的缺点：

1. 依赖于系统时钟的一致性。如果某台机器的系统时钟回拨，有可能造成ID冲突，或者ID乱序。

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bits 作为毫秒数，用 10 bits 作为工作机器 id，12 bits 作为序列号。

• 1 bit：不用，为啥呢？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。
• 41 bits：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 bits 可以表示的数字多达 2^41 - 1 ，也就是可以标识 2^41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。
• 10 bits：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。但是 10 bits 里 5 个 bits 代表机房 id，5 个 bits 代表机器 id。意思就是最多代表 2^5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2^5 个机器（32 台机器）。
• 12 bits：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，12 bits 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096 ，也就是说可以用这个 12 bits 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000

public class IdWorker {

    private long workerId;
    private long datacenterId;
    private long sequence;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
        // sanity check for workerId
        // 这儿不就检查了一下，要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32，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));
        }
        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;
    }

    private long twepoch = 1288834974657L;

    private long workerIdBits = 5L;
    private long datacenterIdBits = 5L;

    // 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 sequenceBits = 12L;

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    private long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId() {
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public synchronized long nextId() {
        // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
        long timestamp = timeGen();

        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));
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 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;
            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;

        // 这儿就是将时间戳左移，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;
    }

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

    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());
        }
    }

}

怎么说呢，大概这个意思吧，就是说 41 bit 是当前毫秒单位的一个时间戳，就这意思；然后 5 bit 是你传递进来的一个机房 id（但是最大只能是 32 以内），另外 5 bit 是你传递进来的机器 id（但是最大只能是 32 以内），剩下的那个 12 bit 序列号，就是如果跟你上次生成 id 的时间还在一个毫秒内，那么会把顺序给你累加，最多在 4096 个序号以内。

所以你自己利用这个工具类，自己搞一个服务，然后对每个机房的每个机器都初始化这么一个东西，刚开始这个机房的这个机器的序号就是 0。然后每次接收到一个请求，说这个机房的这个机器要生成一个 id，你就找到对应的 Worker 生成。

利用这个 snowflake 算法，你可以开发自己公司的服务，甚至对于机房 id 和机器 id，反正给你预留了 5 bit + 5 bit，你换成别的有业务含义的东西也可以的。

这个 snowflake 算法相对来说还是比较靠谱的，所以你要真是搞分布式 id 生成，如果是高并发啥的，那么用这个应该性能比较好，一般每秒几万并发的场景，也足够你用了。