Twitter的分布式雪花算法 SnowFlake 每秒自增生成26个万个可排序的ID (Java版)

存储架构 稀土掘金 (源链)

分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。

有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。

而twitter的SnowFlake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

原理

Twitter的雪花算法SnowFlake,使用Java语言实现。

SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型,结构如下(每一部分用“-”符号分隔):

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

1位标识部分,在java中由于long的最高位是符号位,正数是0,负数是1,一般生成的ID为正数,所以为0;

41位时间戳部分,这个是毫秒级的时间,一般实现上不会存储当前的时间戳,而是时间戳的差值(当前时间-固定的开始时间),这样可以使产生的ID从更小值开始;41位的时间戳可以使用69年,(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年;

10位节点部分,Twitter实现中使用前5位作为数据中心标识,后5位作为机器标识,可以部署1024个节点;

12位序列号部分,支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID;

SnowFlake算法生成的ID大致上是按照时间递增的,用在分布式系统中时,需要注意数据中心标识和机器标识必须唯一,这样就能保证每个节点生成的ID都是唯一的。或许我们不一定都需要像上面那样使用5位作为数据中心标识,5位作为机器标识,可以根据我们业务的需要,灵活分配节点部分,如:若不需要数据中心,完全可以使用全部10位作为机器标识;若数据中心不多,也可以只使用3位作为数据中心,7位作为机器标识。

snowflake生成的ID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datacenter和workerId作区分),并且效率较高。据说:snowflake每秒能够产生26万个ID。

源码

本机实测:100万个ID 耗时5秒

/**
 * 描述: Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake (Java版)
 * https://github.com/souyunku/SnowFlake
 *
 * @author yanpenglei
 * @create 2018-03-13 12:37
 **/
public class SnowFlake {

    /**
     * 起始的时间戳
     */
    private final static long START_STMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分占用的位数
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数
    private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L < MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId  MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 产生下一个ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currStmp == lastStmp) {
            //相同毫秒内,序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) {
                currStmp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不同毫秒内,序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = currStmp;

        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
                | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                | sequence;                             //序列号部分
    }

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewstmp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);

        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }

        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);


    }
}

循环生成的ID,运行结果如下:

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