唯一ID算法Snowflake相信大家都不墨生，他是Twitter公司提出来的算法。非常广泛的应用在各种业务系统里。也因为Snowflake的灵活性和缺点，对他的改造层出不穷，比百度的UidGenerator、美团的Leaf、索尼的Sonyflake等等。这篇帖子主要是讲一下原生的Snowflake算法、缺点及改造方案，并分析索尼的Sonyflake源码对原生Snowflake的改造。
原生Snowflake
原生Snowflake算法使用一个64 bit的整型数据，根据当前的时间来生成ID。 原生Snowflake结构如下：
因为最高位是标识位，为1表示为负数，所以最高位不使用。
41bit 保存时间戳，精确到毫秒。也就是说最大可使用的年限是69年。
10bit 的机器位，能部属在1024台机器节点来生成ID。
12bit 的序列号，一毫秒最大生成唯一ID的数量为4096个。
原生的Snowflake算法是完全依赖于时间的，如果有时钟回拨的情况发生，会生成重复的ID，市场上的解决方案也是非常多的：
最简单的方案，就是关闭生成唯一ID机器的时间同步。
使用阿里云的的时间服务器进行同步，2017年1月1日的闰秒调整，阿里云服务器NTP系统24小时“消化”闰秒，完美解决了问题。
如果发现有时钟回拨，时间很短比如5毫秒,就等待，然后再生成。或者就直接报错，交给业务层去处理。
可以找2bit位作为时钟回拨位，发现有时钟回拨就将回拨位加1，达到最大位后再从0开始进行循环。
个人比较推荐的是最后一个方案
找2bit位作为时钟回拨位，发现有时钟回拨就将回拨位加1，达到最大位后再从0开始进行循环。
比如下图这样，从机器位上，均出来2位做回拨位：
Sonyflake
Snowflake算法是相当灵活的，我们可以根据自己的业务需要，对63 bit的的各个部分进行增减。索尼公司的Sonyflake对原生的Snowflake进行改进，重新分配了各部分的bit位:
39bit 来保存时间戳，与原生的Snowflake不同的地方是，Sonyflake是以10毫秒为单位来保存时间的。这样的话，可以使用的年限为 174年 比Snowflake长太多了。
const sonyflakeTimeUnit = 1e7 // nsec, i.e. 10 msec func toSonyflakeTime(t time.Time) int64 { return t.UTC().UnixNano() / sonyflakeTimeUnit } func currentElapsedTime(startTime int64) int64 { return toSonyflakeTime(time.Now()) - startTime } 8bit 做为序列号，每10毫最大生成256个，1秒最多生成25600个，比原生的Snowflake少好多，如果感觉不够用，目前的解决方案是跑多个实例生成同一业务的ID来弥补。 16bit 做为机器号，默认的是当前机器的私有IP的最后两位 sf.machineID, err = lower16BitPrivateIP() func lower16BitPrivateIP() (uint16, error) { ip, err := privateIPv4() if err != nil { return 0, err } return uint16(ip[2])<<8 + uint16(ip[3]), nil } |
对于时间回拨的问题Sonyflake简单暴力，就是直接等待 :
func (sf *Sonyflake) NextID() (uint64, error) { const maskSequence = uint16(1<<BitLenSequence - 1) sf.mutex.Lock() defer sf.mutex.Unlock() current := currentElapsedTime(sf.startTime) if sf.elapsedTime < current { sf.elapsedTime = current sf.sequence = 0 } else { // sf.elapsedTime >= current sf.sequence = (sf.sequence + 1) & maskSequence if sf.sequence == 0 { sf.elapsedTime++ overtime := sf.elapsedTime - current time.Sleep(sleepTime((overtime))) } } return sf.toID() } |
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