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Twitter的分布式雪花算法 SnowFlake 每秒自增生成26个万个可排序的ID (Java版)

2018-03-13 16:53 1071 查看

分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。

有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。

而twitter的SnowFlake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

原理

Twitter的雪花算法SnowFlake，使用Java语言实现。

SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型，结构如下（每一部分用“-”符号分隔）：

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

1位标识部分，在java中由于long的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的ID为正数，所以为0；

41位时间戳部分，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以使产生的ID从更小值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年；

10位节点部分，Twitter实现中使用前5位作为数据中心标识，后5位作为机器标识，可以部署1024个节点；

12位序列号部分，支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID；

SnowFlake算法生成的ID大致上是按照时间递增的，用在分布式系统中时，需要注意数据中心标识和机器标识必须唯一，这样就能保证每个节点生成的ID都是唯一的。或许我们不一定都需要像上面那样使用5位作为数据中心标识，5位作为机器标识，可以根据我们业务的需要，灵活分配节点部分，如：若不需要数据中心，完全可以使用全部10位作为机器标识；若数据中心不多，也可以只使用3位作为数据中心，7位作为机器标识。

snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。据说：snowflake每秒能够产生26万个ID。

源码

本机实测：100万个ID 耗时5秒

/**
* 描述: Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake (Java版)
* https://github.com/souyunku/SnowFlake *
* @author yanpenglei
* @create 2018-03-13 12:37
**/
public class SnowFlake {

/**
* 起始的时间戳
*/
private final static long START_STMP = 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 DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数

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

/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

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

public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_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 currStmp = getNewstmp();
if (currStmp < lastStmp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
}

if (currStmp == lastStmp) {
//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) {
currStmp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}

lastStmp = currStmp;

return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
| sequence;                             //序列号部分
}

private long getNextMill() {
long mill = getNewstmp();
while (mill <= lastStmp) {
mill = getNewstmp();
}
return mill;
}

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

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

long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}

System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);

}
}

循环生成的ID，运行结果如下：

170916032679263329
170916032679263330
170916032679263331
170916032679263332
170916032679263333
170916032679263334
170916032679263335
170916032679263336
170916032679263337
170916032679263338
170916032679263339
170916032679263340
170916032679263341
170916032679263342