当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

java - 如果在极端时间内系统重启,雪花算法生成的ID是否会重复?

年烈
2023-05-17

如题,以下我网上找的通过雪花算法生成ID的类:

package org.example;

/**
 * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一个整数,然后转化为62进制变成一个短地址URL
 *
 * https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake
 */
public class SnowFlakeShortUrl {

    /**
     * 起始的时间戳
     */
    private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分占用的位数
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;   //序列号占用的位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5;     //机器标识占用的位数
    private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;

    private long dataCenterId;  //数据中心
    private long machineId;     //机器标识
    private long sequence = 0L; //序列号
    private long lastTimeStamp = -1L;  //上一次时间戳

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewTimeStamp();
        while (mill <= lastTimeStamp) {
            mill = getNewTimeStamp();
        }
        return mill;
    }

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

    /**
     * 根据指定的数据中心ID和机器标志ID生成指定的序列号
     *
     * @param dataCenterId 数据中心ID
     * @param machineId    机器标志ID
     */
    public SnowFlakeShortUrl(long dataCenterId, long machineId) {
        if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("DtaCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_NUM or less than 0!");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("MachineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0!");
        }
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 产生下一个ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currTimeStamp = getNewTimeStamp();
        if (currTimeStamp < lastTimeStamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currTimeStamp == lastTimeStamp) {
            //相同毫秒内,序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) {
                currTimeStamp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不同毫秒内,序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastTimeStamp = currTimeStamp;

        return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳部分
                | dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT       //数据中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                | sequence;                             //序列号部分
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowFlakeShortUrl snowFlake = new SnowFlakeShortUrl(2, 3);

        for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
            //10进制
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }
    }
}

都说雪花算法生成的ID不会重复,但是如果在极端时间内(1ms以内)系统重启或者崩溃恢复,这里的sequence是不是会归0呢,如果归0那生成的两个ID是不是就重复了?虽然这个情况比较极端,但我感觉理论上是存在的,大家觉得呢?

共有1个答案

商璞
2023-05-17

你说的没错,理论上确实存在。

因无处不在的宇宙射线导致使内存电讯号发生错乱、恰好使得指向 sequence 的数据被重置,也会导致 ID 重复。这也是理论上会存在的可能。而且宇宙射线导致的硬件故障在的现实中已经有不少真实案例了,从发生概率上来说就比你这里的“1ms 内系统完成从崩溃到恢复、并且发号器程序都重启了”要大的多。

但这在工程上这没有意义 —— 就跟“真空中的球形鸡”一样(这个梗应该挺多人知道吧)。

P.S. 计算机真能发展到 1ms 内做完这些事儿了,我觉得那个时候雪花算法已经进入历史垃圾堆了……

 类似资料:
  • 如题,我知道雪花算法主要的组成是时间戳(ms)+机器ID+序号,如果在同一毫秒内,有大量的几十亿的请求,导致序号超出最大值会怎么办呢?是归0还是时间戳+1呢?

  • 分布式ID常见生成策略 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID。 UUID生成。 Redis的原子自增方式。 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长。 批量申请自增ID。 雪花算法。 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。 美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK)。 其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布

  • 本文向大家介绍Java实现雪花算法(snowflake),包括了Java实现雪花算法(snowflake)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake),分享给大家,具体如下: 简单描述 最高位是符号位,始终为0,不可用。 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。注意,41位时

  • 我在雪花中有一个字符串值如下;

  • 现在所有的软件都安装完毕,到了重启你的电脑的时候了。但是,你应该要注意一些事。你用这本书创建的系统是相当最小限度的系统, 你很可能缺少需要的很多连续前进的功能。用一些来自 BLFS 书额外的包,在最近仍然使用的 chroot 环境中安装,你能离你自己的宿主机器,在你重启一次后进入新的 LFS 系统,可以用更多更佳的形式来继续安装。安装一个文本模式的浏览器,例如象 Lynx,你能在一个虚拟终端方便地

  • 有多个重复的时间间隔,从开始时间到结束时间。每个间隔由重复的开始时间、结束时间(直到重复将要继续的点)、持续时间(当它处于活动状态且可以重叠时)和持续时间定义。 采样间隔: 重叠间隔:如果两个重复序列的开始和结束时间范围内有重叠的开启时间(x),则称其为重叠。 问:这样的间隔有几十次。提供了一个由相同参数(startTime、endTime、onDuration、offDuration)定义的新重