Twitter的分佈式自增ID算法snowflake (Java版)

時間 2019-11-13

標籤分佈式算法 snowflake java 欄目系統架構简体版

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概述

分佈式系統中，有一些須要使用全局惟一ID的場景，這種時候爲了防止ID衝突可使用36位的UUID，可是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID通常是無序的。git

有些時候咱們但願能使用一種簡單一些的ID，而且但願ID可以按照時間有序生成。github

而twitter的snowflake解決了這種需求，最初Twitter把存儲系統從MySQL遷移到Cassandra，由於Cassandra沒有順序ID生成機制，因此開發了這樣一套全局惟一ID生成服務。算法

結構

snowflake的結構以下(每部分用-分開):安全

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

第一位爲未使用，接下來的41位爲毫秒級時間(41位的長度可使用69年)，而後是5位datacenterId和5位workerId(10位的長度最多支持部署1024個節點），最後12位是毫秒內的計數（12位的計數順序號支持每一個節點每毫秒產生4096個ID序號）分佈式

一共加起來恰好64位，爲一個Long型。(轉換成字符串長度爲18)函數

snowflake生成的ID總體上按照時間自增排序，而且整個分佈式系統內不會產生ID碰撞（由datacenter和workerId做區分），而且效率較高。聽說：snowflake每秒可以產生26萬個ID。測試

源碼

(JAVA版本的源碼)大數據

/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的結構以下(每部分用-分開):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位標識，因爲long基本類型在Java中是帶符號的，最高位是符號位，正數是0，負數是1，因此id通常是正數，最高位是0<br>
 * 41位時間截(毫秒級)，注意，41位時間截不是存儲當前時間的時間截，而是存儲時間截的差值（當前時間截 - 開始時間截)
 * 獲得的值），這裏的的開始時間截，通常是咱們的id生成器開始使用的時間，由咱們程序來指定的（以下下面程序IdWorker類的startTime屬性）。41位的時間截，可使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的數據機器位，能夠部署在1024個節點，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列，毫秒內的計數，12位的計數順序號支持每一個節點每毫秒(同一機器，同一時間截)產生4096個ID序號<br>
 * 加起來恰好64位，爲一個Long型。<br>
 * SnowFlake的優勢是，總體上按照時間自增排序，而且整個分佈式系統內不會產生ID碰撞(由數據中心ID和機器ID做區分)，而且效率較高，經測試，SnowFlake每秒可以產生26萬ID左右。
 */
public class SnowflakeIdWorker {

    // ==============================Fields===========================================
    /** 開始時間截 (2015-01-01) */
    private final long twepoch = 1420041600000L;

    /** 機器id所佔的位數 */
    private final long workerIdBits = 5L;

    /** 數據標識id所佔的位數 */
    private final long datacenterIdBits = 5L;

    /** 支持的最大機器id，結果是31 (這個移位算法能夠很快的計算出幾位二進制數所能表示的最大十進制數) */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    /** 支持的最大數據標識id，結果是31 */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    /** 序列在id中佔的位數 */
    private final long sequenceBits = 12L;

    /** 機器ID向左移12位 */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;

    /** 數據標識id向左移17位(12+5) */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    /** 時間截向左移22位(5+5+12) */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    /** 生成序列的掩碼，這裏爲4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /** 工做機器ID(0~31) */
    private long workerId;

    /** 數據中心ID(0~31) */
    private long datacenterId;

    /** 毫秒內序列(0~4095) */
    private long sequence = 0L;

    /** 上次生成ID的時間截 */
    private long lastTimestamp = -1L;

    //==============================Constructors=====================================
    /**
     * 構造函數
     * @param workerId 工做ID (0~31)
     * @param datacenterId 數據中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        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;
    }

    // ==============================Methods==========================================
    /**
     * 得到下一個ID (該方法是線程安全的)
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //若是當前時間小於上一次ID生成的時間戳，說明系統時鐘回退過這個時候應當拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        //若是是同一時間生成的，則進行毫秒內序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒內序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一個毫秒,得到新的時間戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //時間戳改變，毫秒內序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }

        //上次生成ID的時間截
        lastTimestamp = timestamp;

        //移位並經過或運算拼到一塊兒組成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
                | (workerId << workerIdShift) //
                | sequence;
    }

    /**
     * 阻塞到下一個毫秒，直到得到新的時間戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的時間截
     * @return 當前時間戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒爲單位的當前時間
     * @return 當前時間(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //==============================Test=============================================
    /** 測試 */
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}