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简介
本文介绍分布式中的雪花算法。包括：用法、原理。
雪花算法用于生成全局的唯一ID。
雪花算法的原理
Snowflake，雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法，项目网址：https://github.com/twitter/snowflake。
雪花算法以划分命名空间的方式将 64-bit位分割成多个部分，每个部分代表不同的含义。而 Java中64bit的整数是Long类型，所以在 Java 中 SnowFlake 算法生成的 ID 就是 long 来存储的。
- 第1位占用1bit，其值始终是0。
- 可看做是符号位不使用。
- 第2位开始的41位是时间戳
- 41bit可表示2^41个数，每个数代表毫秒。那么雪花算法可用的时间年限是(1L<<41)/(1000L360024*365)=69 年的时间。
- 中间的10-bit位表示机器数
- 即2^10 = 1024台机器，但是一般情况下我们不会部署这么台机器。
- 如果我们对IDC（互联网数据中心）有需求，可以将 10-bit 分 5-bit 给 IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，具体的划分可以根据自身需求定义。
- 最后12-bit位是自增序列，可表示2^12 = 4096个数。
这样的划分之后相当于在一毫秒一个数据中心的一台机器上可产生4096个有序的不重复的ID。但是我们 IDC 和机器数肯定不止一个，所以毫秒内能生成的有序ID数是翻倍的。
代码实现
Snowflake 的Twitter官方原版是用Scala写的，对Scala语言有研究的同学可以去阅读下，以下是 Java 版本的写法。
以下只是简单Demo，实际使用时，最好用单例模式，保证只有一个SnowflakeIdWorker。
package com.example.a;
/**
* Twitter_Snowflake<br>
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
* 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
* 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
* 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
* 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
* SnowFlake的优点是，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(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
*/
public class SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields===========================================
/** 开始时间截 (2015-01-01)。一般取系统的最近时间（一旦确定不能变动） */
private final long twepoch = 1420041600000L;
/** 机器id所占的位数 */
private final long workerIdBits = 5L;
/** 数据标识id所占的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L;
/** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/** 序列在id中占的位数 */
private final long sequenceBits = 12L;
/** 机器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/** 数据标识id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/** 时间截向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId;
/** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId;
/** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;
/** 上次生成ID的时间截 */
private long lastTimestamp = -1L;
//==============================Constructors=====================================
/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
private 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;
}
// 单例模式
private static class SnowflakeIdWorkerHolder {
private static final SnowflakeIdWorker INSTANCE = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
}
private static SnowflakeIdWorker getInstance() {
return SnowflakeIdWorkerHolder.INSTANCE;
}
public long generateId() {
return SnowflakeIdWorker.getInstance().nextId();
}
// ==============================Methods==========================================
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
private synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
//如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//时间戳改变，毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;
//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) //
| (workerId << workerIdShift) //
| sequence;
}
/**
* 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
* @return 当前时间戳
*/
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
/**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
//==============================Test=============================================
/** 测试 */
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);
// }
long id = SnowflakeIdWorker.getInstance().generateId();
System.out.println(id);
}
}优点
- 不依赖第三方
- 性能高。
- 因为它是递增的，有利于数据库排序
- 实现简单
- 灵活度高
- 适用分库分表
缺点
- 时间回退后，ID可能重复
- 雪花算法强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。如果恰巧回退前生成过一些ID，而时间回退后，生成的ID就有可能重复。官方对于此并没有给出解决方案，而是简单的抛错处理，这样会造成在时间被追回之前的这段时间服务不可用。
- 现在已经有很多基于雪花算法的实现，解决了时钟回退问题。例如：百度的UidGenerator、美团Leaf 的snowflake模式。