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Java實現(xiàn)Twitter的分布式自增ID算法snowflake

 更新時間:2020年08月26日 09:40:16   作者:relucent  
這篇文章主要介紹了Java實現(xiàn)Twitter的分布式自增ID算法snowflake,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

概述

分布式系統(tǒng)中,有一些需要使用全局唯一ID的場景,這種時候為了防止ID沖突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺點,首先他相對比較長,另外UUID一般是無序的。

有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID,并且希望ID能夠按照時間有序生成。

而twitter的snowflake解決了這種需求,最初Twitter把存儲系統(tǒng)從MySQL遷移到Cassandra,因為Cassandra沒有順序ID生成機制,所以開發(fā)了這樣一套全局唯一ID生成服務(wù)。

結(jié)構(gòu)

snowflake的結(jié)構(gòu)如下(每部分用-分開):

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

第一位為未使用,接下來的41位為毫秒級時間(41位的長度可以使用69年),然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的長度最多支持部署1024個節(jié)點) ,最后12位是毫秒內(nèi)的計數(shù)(12位的計數(shù)順序號支持每個節(jié)點每毫秒產(chǎn)生4096個ID序號)

一共加起來剛好64位,為一個Long型。(轉(zhuǎn)換成字符串后長度最多19)

snowflake生成的ID整體上按照時間自增排序,并且整個分布式系統(tǒng)內(nèi)不會產(chǎn)生ID碰撞(由datacenter和workerId作區(qū)分),并且效率較高。經(jīng)測試snowflake每秒能夠產(chǎn)生26萬個ID。

源碼

(JAVA版本的源碼)

/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的結(jié)構(gòu)如下(每部分用-分開):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位標識,由于long基本類型在Java中是帶符號的,最高位是符號位,正數(shù)是0,負數(shù)是1,所以id一般是正數(shù),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)
 * 得到的值),這里的的開始時間截,一般是我們的id生成器開始使用的時間,由我們程序來指定的(如下下面程序IdWorker類的startTime屬性)。41位的時間截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的數(shù)據(jù)機器位,可以部署在1024個節(jié)點,包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列,毫秒內(nèi)的計數(shù),12位的計數(shù)順序號支持每個節(jié)點每毫秒(同一機器,同一時間截)產(chǎn)生4096個ID序號<br>
 * 加起來剛好64位,為一個Long型。<br>
 * SnowFlake的優(yōu)點是,整體上按照時間自增排序,并且整個分布式系統(tǒng)內(nèi)不會產(chǎn)生ID碰撞(由數(shù)據(jù)中心ID和機器ID作區(qū)分),并且效率較高,經(jīng)測試,SnowFlake每秒能夠產(chǎn)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所占的位數(shù) */
  private final long workerIdBits = 5L;

  /** 數(shù)據(jù)標識id所占的位數(shù) */
  private final long datacenterIdBits = 5L;

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

  /** 支持的最大數(shù)據(jù)標識id,結(jié)果是31 */
  private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

  /** 序列在id中占的位數(shù) */
  private final long sequenceBits = 12L;

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

  /** 數(shù)據(jù)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,這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
  private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

  /** 工作機器ID(0~31) */
  private long workerId;

  /** 數(shù)據(jù)中心ID(0~31) */
  private long datacenterId;

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

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

  //==============================Constructors=====================================
  /**
   * 構(gòu)造函數(shù)
   * @param workerId 工作ID (0~31)
   * @param datacenterId 數(shù)據(jù)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==========================================
  /**
   * 獲得下一個ID (該方法是線程安全的)
   * @return SnowflakeId
   */
  public synchronized long nextId() {
    long timestamp = timeGen();

    //如果當前時間小于上一次ID生成的時間戳,說明系統(tǒng)時鐘回退過這個時候應(yīng)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));
    }

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

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

    //移位并通過或運算拼到一起組成64位的ID
    return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
        | (datacenterId << datacenterIdShift) //
        | (workerId << workerIdShift) //
        | sequence;
  }

  /**
   * 阻塞到下一個毫秒,直到獲得新的時間戳
   * @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;
  }

  /**
   * 返回以毫秒為單位的當前時間
   * @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);
    }
  }
}

參考

https://github.com/twitter/snowflake

到此這篇關(guān)于Java實現(xiàn)Twitter的分布式自增ID算法snowflake的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java  自增ID算法snowflake內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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