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Java實現(xiàn)雪花算法的示例代碼

 更新時間:2022年03月14日 09:57:00   作者:指尖聽戲  
SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法,主要核心思想就是利用64bit的long類型的數(shù)字作為全局的id。本文將用Java語言實現(xiàn)雪花算法,感興趣的可以學(xué)習(xí)一下

一、介紹

SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法,主要核心思想就是利用64bit的long類型的數(shù)字作為全局的id。在分布式系統(tǒng)中經(jīng)常應(yīng)用到,并且,在id中加入了時間戳的概念,基本上保持不重復(fù),并且持續(xù)一種向上增加的方式。

在這64bit中,其中``第一個bit是不用的,然后用其中的41個bit作為毫秒數(shù),用10bit作為工作機器id,12bit`作為序列號.具體如下圖所示:

第一個部分:0,這個是個符號位,因為在二進制中第一個bit如果是1的話,那么都是負數(shù),但是我們生成的這些id都是正數(shù),所以第一個bit基本上都是0

第二個部分:41個bit,代表的是一個時間戳,41bit可以表示的數(shù)字多達$2^{41} $-1,也可以表示2^{41}-1個毫秒值,基本上差不多是69年。

第三個部分:5個bit 表示的是機房id。

第四個部分:5個bit 表示的是機器id。

第五個部分:12個bit 表示的是機房id,表示的序號,就是某個機房某臺機器上這一毫秒內(nèi)同時生成的 id 的序號,0000 00000000,如果是同一毫秒,那么這個雪花值就會遞增

簡單來說,你的某個服務(wù)假設(shè)要生成一個全局唯一 id,那么就可以發(fā)送一個請求給部署了 SnowFlake 算法的系統(tǒng),由這個 SnowFlake 算法系統(tǒng)來生成唯一 id。

這個算法可以保證說,一個機房的一臺機器上,在同一毫秒內(nèi),生成了一個唯一的 id。可能一個毫秒內(nèi)會生成多個 id,但是有最后 12 個 bit 的序號來區(qū)分開來。

下面我們就來簡單看下這個算法的代碼實現(xiàn)部分。

總之就是用一個64bit的數(shù)字中各個bit位置來設(shè)置不同的標志位

二、代碼實現(xiàn)

package com.lhh.utils;

/**
 * @author liuhuanhuan
 * @version 1.0
 * @date 2022/2/21 22:33
 * @describe Twitter推出的分布式唯一id算法
 */
public class SnowFlow {
    //因為二進制里第一個 bit 為如果是 1,那么都是負數(shù),但是我們生成的 id 都是正數(shù),所以第一個 bit 統(tǒng)一都是 0。

    //機器ID  2進制5位  32位減掉1位 31個
    private long workerId;
    //機房ID 2進制5位  32位減掉1位 31個
    private long datacenterId;
    //代表一毫秒內(nèi)生成的多個id的最新序號  12位 4096 -1 = 4095 個
    private long sequence;
    //設(shè)置一個時間初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private long twepoch = 1585644268888L;
    //5位的機器id
    private long workerIdBits = 5L;
    //5位的機房id;?!?
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //每毫秒內(nèi)產(chǎn)生的id數(shù) 2 的 12次方
    private long sequenceBits = 12L;
    // 這個是二進制運算,就是5 bit最多只能有31個數(shù)字,也就是說機器id最多只能是32以內(nèi)
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 這個是一個意思,就是5 bit最多只能有31個數(shù)字,機房id最多只能是32以內(nèi)
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // -1L 二進制就是1111 1111  為什么?
    // -1 左移12位就是 1111  1111 0000 0000 0000 0000
    // 異或  相同為0 ,不同為1
    // 1111  1111  0000  0000  0000  0000
    // ^
    // 1111  1111  1111  1111  1111  1111
    // 0000 0000 1111 1111 1111 1111 換算成10進制就是4095
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //記錄產(chǎn)生時間毫秒數(shù),判斷是否是同1毫秒
    private long lastTimestamp = -1L;
    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }
    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }
    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }


    public SnowFlow() {
    }

    public SnowFlow(long workerId, long datacenterId, long sequence) {

        // 檢查機房id和機器id是否超過31 不能小于0
        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;
        this.sequence = sequence;
    }

    // 這個是核心方法,通過調(diào)用nextId()方法,
    // 讓當前這臺機器上的snowflake算法程序生成一個全局唯一的id
    public synchronized long nextId() {
        // 這兒就是獲取當前時間戳,單位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        // 判斷是否小于上次時間戳,如果小于的話,就拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {

            System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
                            lastTimestamp - timestamp));
        }

        // 下面是說假設(shè)在同一個毫秒內(nèi),又發(fā)送了一個請求生成一個id
        // 這個時候就得把seqence序號給遞增1,最多就是4096
        if (timestamp == lastTimestamp) {

            // 這個意思是說一個毫秒內(nèi)最多只能有4096個數(shù)字,無論你傳遞多少進來,
            //這個位運算保證始終就是在4096這個范圍內(nèi),避免你自己傳遞個sequence超過了4096這個范圍
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //當某一毫秒的時間,產(chǎn)生的id數(shù) 超過4095,系統(tǒng)會進入等待,直到下一毫秒,系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }

        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 這兒記錄一下最近一次生成id的時間戳,單位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 這兒就是最核心的二進制位運算操作,生成一個64bit的id
        // 先將當前時間戳左移,放到41 bit那兒;將機房id左移放到5 bit那兒;將機器id左移放到5 bit那兒;將序號放最后12 bit
        // 最后拼接起來成一個64 bit的二進制數(shù)字,轉(zhuǎn)換成10進制就是個long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    /**
     * 當某一毫秒的時間,產(chǎn)生的id數(shù) 超過4095,系統(tǒng)會進入等待,直到下一毫秒,系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    //獲取當前時間戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     *  main 測試類
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
//        System.out.println(1&4596);
//        System.out.println(2&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
        SnowFlow snowFlow = new SnowFlow(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 22; i++) {
            System.out.println(snowFlow.nextId());
//		}
        }
    }
}

三、算法優(yōu)缺點

優(yōu)點:

(1)高性能高可用:生成時不依賴于數(shù)據(jù)庫,完全在內(nèi)存中生成。

(2)容量大:每秒中能生成數(shù)百萬的自增ID。

(3)ID自增:存入數(shù)據(jù)庫中,索引效率高。

缺點:

依賴與系統(tǒng)時間的一致性,如果系統(tǒng)時間被回調(diào),或者改變,可能會造成id沖突或者重復(fù)(時鐘重播造成的id重復(fù)問題)

到此這篇關(guān)于Java實現(xiàn)雪花算法的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java雪花算法內(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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