继上篇提到的集群高并发分布式唯一全局Id重要么这个问题，后续的可观性方案来了，今天的开胃菜！Twitter的分布式自增ID算法，Snowflake(雪花算法)

雪花算法是什么？

Twitter(推特，是美国的一家社交网络及微博客服务的公司)发布的分布式自增ID算法，Snowflake

最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra（由Facebook开发一套开源分布式NoSQL数据库系统）因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所有开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

Twitter的分布式雪花算法SnowFlake，经测试SnowFlake每秒可以产生26万个自增可排序的ID

twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成

SnowFlake算法生成ID的结果是一个64Bit大小的整数，为一个Long型（转换成字符串后长度最多19）

分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter 和 workerID做区分）并且效率较高

分布式系统中，有一些需要全局唯一ID的场景，生成ID的基本要求

1.在分布式环境下，必须全局唯一性

2.一般都需要单调递增，因为一般唯一ID都会存在数据库，而InnoDB的特性就是将内容存储在主键索引上的叶子节点，而且是从左往右递增的，所有考虑到数据库性能，一般生成ID也最好是单调递增的。为了防止ID冲突可以使用36位UUID，但是UUID有一些缺点，首先是它相对比较长，并且另外UUID一般是无序的

3.可能还会需要无规则，因为如果使用唯一ID作为订单号这种，为了不让别人知道一天的订单量多少，就需要这种规则

结构

在Java中64bit的证书是long类型，所以在SnowFlake算法生成的ID就是long类存储的，而64bit的各个长度意义由以下四个部分组成

第一部分

二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的ID一般都是用整数，所以最高位固定为0。

第二部分

第二部分是41bit时间戳位，用来记录时间戳，毫秒级

41位可以表示 2^41 -1 个数字

如果只用来表示正整数，可以表示的范围是： 0 - 2^41 -1，减1是因为可以表示的数值范围是从0开始计算的，而不是从1。

也就是说41位可以表示 2^41 - 1 毫秒的值，转换成单位年则是 69.73年

第三部分

第三部分为工作机器ID，10Bit用来记录工作机器ID

可以部署在2^10 = 1024个节点，包括5位 datacenterId（数据中心，机房）和 5位 workerID（机器码）

5位可以表示的最大正整数是 2 ^ 5 = 31个数字，来表示不同的数据中心和机器码

第四部分

12位bit可以用来表示的正整数是 2^12 = 4095，即可以用0 1 2 … 4094 来表示同一个机器同一个时间戳内产生的4095个ID序号。

SnowFlake可以保证所有生成的ID按时间趋势递增整个分布式系统内不会产生重复ID，因为有datacenterId 和 workerId来做区分

实现

雪花算法是由scala算法编写的，网友使用java实现

/**
* twitter的snowflake算法 -- java实现
*
* @author beyond
* @date 2016/11/26
*/
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 << SEQUENCE_BIT);
/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
private long datacenterId; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳
public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
}
if (machineId > 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);
for (int i = 0; i < (1 << 12); i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
}
}

SpringBoot整合雪花算法

引入hutool工具类

cn.hutool
hutool-all
5.3.1

SpringBoot 整合代码

/**
* 雪花算法
*
* @Author: Debug
* @Date: 2021-05-03 11:08
*/
public class SnowFlakeDemo {
private long workerId = 0;
private long datacenterId = 1;
private Snowflake snowFlake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
@PostConstruct
public void init() {
try {
// 将网络ip转换成long
workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取雪花ID
* @return
*/
public synchronized long snowflakeId() {
return this.snowFlake.nextId();
}
public synchronized long snowflakeId(long workerId, long datacenterId) {
Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
return snowflake.nextId();
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlakeDemo snowFlakeDemo = new SnowFlakeDemo();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread(() -> {
System.out.println(snowFlakeDemo.snowflakeId());
}, String.valueOf(i)).start();
}
}
}

得到结果

1251350711346790400
1251350711346790402
1251350711346790401
1251350711346790403
1251350711346790405
1251350711346790404
1251350711346790406
1251350711346790407
1251350711350984704
1251350711350984706
1251350711350984705
1251350711350984707
1251350711350984708
1251350711350984709
1251350711350984710
1251350711350984711
1251350711350984712
1251350711355179008
1251350711355179009
1251350711355179010

优缺点

优点

毫秒数在高维，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的

不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的

可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活

缺点

依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成

在单机上是递增的，但由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，有时候会出现不是全局递增的情况，此缺点可以认为无所谓，一般分布式ID只要求趋势递增，并不会严格要求递增，90%的需求只要求趋势递增。

补充

以上看到的最大的问题，就是时钟的回拨问题导致ID重复了，这是致命的！而后有人提出了专门的解决方案：

1.百度开源的分布式唯一ID生成器 UidGenerator

2.Leaf - 美团点评分布式ID生成系统

总结

人类在进步，学习得快步~

你知道雪花算法么？