分布式id生成算法的有很多種,Twitter的SnowFlake就是其中經(jīng)典的一種。
算法原理
SnowFlake算法生成id的結(jié)果是一個(gè)64bit大小的整數(shù)坛猪,它的結(jié)構(gòu)如下圖:
1bit盒卸,不用悠菜,因?yàn)槎M(jìn)制中最高位是符號位,1表示負(fù)數(shù),0表示正數(shù)。生成的id一般都是用整數(shù)颖侄,所以最高位固定為0。
41bit-時(shí)間戳享郊,用來記錄時(shí)間戳览祖,毫秒級。
- 41位可以表示個(gè)數(shù)字炊琉,
- 如果只用來表示正整數(shù)(計(jì)算機(jī)中正數(shù)包含0)展蒂,可以表示的數(shù)值范圍是:0 至 ,減1是因?yàn)榭杀硎镜臄?shù)值范圍是從0開始算的,而不是1玄货。
- 也就是說41位可以表示個(gè)毫秒的值,轉(zhuǎn)化成單位年則是年10bit-工作機(jī)器id悼泌,用來記錄工作機(jī)器id松捉。
- 可以部署在個(gè)節(jié)點(diǎn),包括5位datacenterId和5位workerId
- 5位(bit)可以表示的最大正整數(shù)是馆里,即可以用0隘世、1、2鸠踪、3丙者、....31這32個(gè)數(shù)字,來表示不同的datecenterId或workerId12bit-序列號营密,序列號械媒,用來記錄同毫秒內(nèi)產(chǎn)生的不同id。
- 12位(bit)可以表示的最大正整數(shù)是评汰,即可以用0纷捞、1、2被去、3主儡、....4094這4095個(gè)數(shù)字,來表示同一機(jī)器同一時(shí)間截(毫秒)內(nèi)產(chǎn)生的4095個(gè)ID序號惨缆。
由于在Java中64bit的整數(shù)是long類型糜值,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long來存儲的。
SnowFlake可以保證:
- 所有生成的id按時(shí)間趨勢遞增
- 整個(gè)分布式系統(tǒng)內(nèi)不會產(chǎn)生重復(fù)id(因?yàn)橛衐atacenterId和workerId來做區(qū)分)
算法實(shí)現(xiàn)(Java)
Twitter官方給出的算法實(shí)現(xiàn) 是用Scala寫的坯墨,這里不做分析寂汇,可自行查看。
Java版算法實(shí)現(xiàn):搬運(yùn)自煲煲菜的博客
public class IdWorker{
//下面兩個(gè)每個(gè)5位捣染,加起來就是10位的工作機(jī)器id
private long workerId; //工作id
private long datacenterId; //數(shù)據(jù)id
//12位的序列號
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;
}
//初始時(shí)間戳
private long twepoch = 1288834974657L;
//長度為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);
//序列號id長度
private long sequenceBits = 12L;
//序列號最大值
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
//工作id需要左移的位數(shù)健无,12位
private long workerIdShift = sequenceBits;
//數(shù)據(jù)id需要左移位數(shù) 12+5=17位
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
//時(shí)間戳需要左移位數(shù) 12+5+5=22位
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
//上次時(shí)間戳,初始值為負(fù)數(shù)
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId(){
return workerId;
}
public long getDatacenterId(){
return datacenterId;
}
public long getTimestamp(){
return System.currentTimeMillis();
}
//下一個(gè)ID生成算法
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//獲取當(dāng)前時(shí)間戳如果小于上次時(shí)間戳液斜,則表示時(shí)間戳獲取出現(xiàn)異常
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));
}
//獲取當(dāng)前時(shí)間戳如果等于上次時(shí)間戳(同一毫秒內(nèi))累贤,則在序列號加一;否則序列號賦值為0少漆,從0開始臼膏。
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
//將上次時(shí)間戳值刷新
lastTimestamp = timestamp;
/**
* 返回結(jié)果:
* (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示將時(shí)間戳減去初始時(shí)間戳,再左移相應(yīng)位數(shù)
* (datacenterId << datacenterIdShift) 表示將數(shù)據(jù)id左移相應(yīng)位數(shù)
* (workerId << workerIdShift) 表示將工作id左移相應(yīng)位數(shù)
* | 是按位或運(yùn)算符示损,例如:x | y渗磅,只有當(dāng)x,y都為0的時(shí)候結(jié)果才為0,其它情況結(jié)果都為1始鱼。
* 因?yàn)閭€(gè)部分只有相應(yīng)位上的值有意義仔掸,其它位上都是0,所以將各部分的值進(jìn)行 | 運(yùn)算就能得到最終拼接好的id
*/
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence;
}
//獲取時(shí)間戳医清,并與上次時(shí)間戳比較
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
//獲取系統(tǒng)時(shí)間戳
private long timeGen(){
return System.currentTimeMillis();
}
//---------------測試---------------
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());
}
}
}
算法中大量使用位運(yùn)算起暮,這里不對位運(yùn)算做過多解釋,代碼的詳細(xì)解釋參考煲煲菜的博客
文章主要摘抄自煲煲菜的博客
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