雪花算法详解与Java实现：分布式唯一ID生成原理

上一篇 / 下一篇  2024-02-04 13:22:43

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　　SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。
　　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。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
　　这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 ID，12 bit 作为序列号。
　　给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：
　　·第一个部分是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
　　· 第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。
　　· 第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 ID，10001。
　　· 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 ID，1 1001。
　　· 第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。
　　1 bit：是不用的，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 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。
　　41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以表示 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。
　　10 bit：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 bit 里 5 个 bit 代表机房 ID，5 个 bit 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），也可以根据自己公司的实际情况确定。
　　12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 ID。
　　12 bit 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 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 ID。
　　简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 ID，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 ID。
　　这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机房和机器的，比如机房 ID = 17，机器 ID = 12。
　　接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 ID，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。
　　接着 41 个 bit，就可以用当前时间戳（单位到毫秒），然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 ID，还有 5 个 bit 设置上机器 ID。
　　最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 ID 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。
　　最终一个 64 个 bit 的 ID 就出来了，类似于：
　　这个算法可以保证，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内生成了一个唯一的 ID。可能一个毫秒内会生成多个 ID，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。
　　下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。
　　总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位，区分每一个 ID。
　　SnowFlake 算法的实现代码如下：
　　public class IdWorker {
　　 
　　 //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。
　　 
　　 //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
　　 private long workerId;
　　 //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
　　 private long datacenterId;
　　 //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
　　 private long sequence;
　　 //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
　　 private long twepoch = 1585644268888L;
　　 //5位的机器id
　　 private long workerIdBits = 5L;
　　 //5位的机房id
　　 private long datacenterIdBits = 5L;
　　 //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
　　 private long sequenceBits = 12L;
　　 // 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 workerIdShift = sequenceBits;
　　 private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
　　 private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
　　 private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
　　 //记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
　　 private long lastTimestamp = -1L;
　　 public long getWorkerId(){
　　  return workerId;
　　 }
　　 public long getDatacenterId() {
　　  return datacenterId;
　　 }
　　 public long getTimestamp() {
　　  return System.currentTimeMillis();
　　 }
　　 
　　 
　　 
　　 public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
　　 
　　  // 检查机房id和机器id是否超过31 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));
　　  }
　　  this.workerId = workerId;
　　  this.datacenterId = datacenterId;
　　  this.sequence = sequence;
　　 }
　　 
　　 // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
　　 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));
　　  }
　　 
　　  // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
　　  // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
　　  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;
　　   //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
　　   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;
　　  // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
　　  // 先将当前时间戳左移，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;
　　 }
　　 
　　 /**
　　  * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
　　  * @param lastTimestamp
　　  * @return
　　  */
　　 private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
　　 
　　  long timestamp = timeGen();
　　 
　　  while (timestamp <= lastTimestamp) {
　　   timestamp = timeGen();
　　  }
　　  return timestamp;
　　 }
　　 //获取当前时间戳
　　 private long timeGen(){
　　  return System.currentTimeMillis();
　　 }
　　 
　　 /**
　　  *  main 测试类
　　  * @param args
　　  */
　　 public static void main(String[] args) {
　　  System.out.println(1&4596);
　　  System.out.println(2&4596);
　　  System.out.println(6&4596);
　　  System.out.println(6&4596);
　　  System.out.println(6&4596);
　　  System.out.println(6&4596);
　　//  IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
　　//  for (int i = 0; i < 22; i++) {
　　//   System.out.println(worker.nextId());
　　//  }
　　 }
　　}
　　SnowFlake 算法的优点：
　　1. 高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。
　　2. 容量大：每秒钟能生成数百万的自增 ID。
　　3. ID 自增：存入数据库中，索引效率高。
　　SnowFlake 算法的缺点：
　　依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成 ID 冲突或者重复。
　　实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将 10bit 的机器 ID 优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。

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