前言
本篇主要介绍高并发算法Snowflake是怎么应用到实战项目中的。
对于怎么理解Snowflake算法，大家可以从网上搜索‘Snowflake’，大量资源可供查看，这里就不一一详诉，这里主要介绍怎么实战应用。
对于不理解的，可以看看这篇文章 Twitter-Snowflake，64位自增ID算法详解
为什么有Snowflake算法的出现呢？
首先它是Twitter提出来的。
前世今生
以前我们可以用UUID作为唯一标识，但是UUID是无序的，又是英文、数字、横杆的结合。当我们要生成有序的id并且按时间排序时，UUID必然不是最好的选择。
当我们需要有序的id时，可以用数据库的自增长id，但是在当今高并发系统时代下，自增长id速度太慢，满足不了需求。然而，对于有‘有序的id按时间排序’这一需求时，Twitter提出了它的算法，并且用于Twitter中。
需要注意的地方
可达并发量根据不同的配置不同，每秒上万并发量不成问题。
id可用时间：69年
使用限制
使用Snowflake其实有个限制，就是必须知道运行中是哪台机器。比如我们用Azure云，配置了10个实例（机器），要知道这10个机器是哪一台。
开始用Snowflake
首先，直接贴Snowflake算法代码，算法怎么实现就不具体说：（C#版，java版的代码也一样实现）
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp6
{
/// <summary>
/// From: https://github.com/twitter/snowflake
/// An object that generates IDs.
/// This is broken into a separate class in case
/// we ever want to support multiple worker threads
/// per process
/// </summary>
public class IdWorker
{
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence = 0L; private static long twepoch = 1288834974657L; /// <summary>
/// 机器标识位数
/// </summary>
private static long workerIdBits = 5L; /// <summary>
/// //数据中心标识位数
/// </summary>
private static long datacenterIdBits = 5L; /// <summary>
/// //机器ID最大值
/// </summary>
private static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << (int)workerIdBits); /// <summary>
/// //数据中心ID最大值
/// </summary>
private static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << (int)datacenterIdBits); /// <summary>
/// //毫秒内自增位
/// </summary>
private static long sequenceBits = 12L; /// <summary>
/// //机器ID偏左移12位
/// </summary>
private long workerIdShift = sequenceBits; /// <summary>
/// //数据中心ID左移17位
/// </summary>
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /// <summary>
/// //时间毫秒左移22位
/// </summary>
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << (int)sequenceBits); private long lastTimestamp = -1L; private static object syncRoot = new object(); /// <summary>
///
/// </summary>
/// <param name="workerId">机器id，哪台机器。最大31</param>
/// <param name="datacenterId">数据中心id，哪个数据库，最大31</param>
public IdWorker(long workerId, long datacenterId)
{ // sanity check for workerId
if (workerId > maxWorkerId || workerId < )
{
throw new ArgumentException(string.Format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < )
{
throw new ArgumentException(string.Format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
} public long nextId()
{
lock (syncRoot)
{
long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp)
{
throw new ApplicationException(string.Format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
} if (lastTimestamp == timestamp)
{
sequence = (sequence + ) & sequenceMask;
if (sequence == )
{
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
else
{
sequence = 0L;
} lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp - twepoch) << (int)timestampLeftShift) | (datacenterId << (int)datacenterIdShift) | (workerId << (int)workerIdShift) | sequence;
}
} protected long tilNextMillis(long lastTimestamp)
{
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp)
{
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
} protected long timeGen()
{
return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(, , , , , , DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;
}
}
}
怎么用呢？
直接用
IdWorker idWorker = new IdWorker(, );
long id = idWorker.nextId();
说明
workerId是机器id，表示分布式环境下的那台机器。datacenterId是数据库中心，表示哪个数据库中心。这里的机器id与数据库中心id最大是31。
我们看到nextId方法里面是用锁来生成id的。
然而我们怎么真正地应用到我们实际的项目中呢？
Snowflake运用到项目中
例如，我们分布式有三台机器，1个数据库。
那么workerId分别在机器A/B/C中的值为1/2/3，datacenterId都为0。
这个配置好了之后，那么我们怎么在代码里面编写呢？
比如，对于一个web应用，我们都知道，在客户端请求时，服务器都会生成一个Controller，那么怎么保证IdWorker实例只能在一台服务器中存在一个呢？
答案大家都知道，是静态属性（当然也可以单例）。下面我们用控制台程序来模仿一下controller的请求，当10个线程请求时会发生什么情况。
模仿的Controller如下：
class TestIdWorkerController
{
private static readonly IdWorker _idWorker = new IdWorker(, ); public void GenerateId(HashSet<long> set)
{ int i = ;
while (true)
{
if (i++ == )
break; long id = _idWorker.nextId();
lock (set)
{
if (!set.Add(id))
Console.WriteLine($"same id={id}");
} }
} }
我们看到，id会生成1000000个，并且如果有相同的时候打印出来相同的id。（这里为什么用锁来锁住HashSet，因为HashSet线程不是安全的，所以要用锁）
下面我在主程序中，开启10个线程，分别来new一次TestIdWorkerController，new一次Thread。
static void Main(string[] args)
{ //存放id的集合
HashSet<long> set = new HashSet<long>(); //启动10个线程
for (int i = ; i < ; i++)
{
TestIdWorkerController testIdWorker = new TestIdWorkerController();
Thread thread = new Thread(() => testIdWorker.GenerateId(set));
thread.Start();
} //每秒钟打印当前生成的状态
while (true)
{
Console.WriteLine($"set.count={set.Count}");
Thread.Sleep( * );
} }
我们看到，每秒打印输出的集合，如何输出的集合数量=1000000（id数）*10（线程数），也侧面验证了没有重复。
从上图看出，执行完毕，并且没打印same，结果也为1000000（id数）*10（线程数）。所以尽情的所用吧。
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