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Go實現(xiàn)分布式唯一ID的生成之雪花算法

 更新時間:2022年05月06日 09:17:34   作者:Blockchain210  
本文主要介紹了Go實現(xiàn)分布式唯一ID的生成之雪花算法,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

分布式唯一ID的生成

背景:

在分布式架構下,唯一序列號生成是我們在設計一個尤其是數(shù)據(jù)庫使用分庫分表的時候會常見的一個問題

特性:

全局唯一,這是基本要求,不能出現(xiàn)重復數(shù)字類型,趨勢遞增,后面的ID必須比前面的大長度短,能夠提高查詢效率,這也是從MySQL數(shù)據(jù)庫規(guī)范出發(fā)的,尤其是ID作為主鍵時**信息安全,**如果ID連續(xù)生成,勢必會泄露業(yè)務信息,所以需要無規(guī)則不規(guī)則高可用低延時,ID生成快,能夠扛住高并發(fā),延時足夠低不至于成為業(yè)務瓶頸.

雪花算法:

? snowflake是推特開源的分布式ID生成算法

結(jié)果: long 型的ID號(64位的ID號)

核心思想(生成的ID號是64位那么就對64位進行劃分賦予特別的含義):

在這里插入圖片描述

41bit-時間戳決定了該算法生成ID號的可用年限.

10bit-工作機器編號決定了該分布式系統(tǒng)的擴容性即機器數(shù)量.

12bit-序列號決定了每毫秒單機系統(tǒng)可以生成的序列號

拓展:什么是時間戳?

北京時間1970年01月01日08時00分00秒到此時時刻的總秒數(shù)

優(yōu)勢:

//實現(xiàn)方法:
package main


import (
	"errors"
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

/*
	雪花算法(snowFlake)的具體實現(xiàn)方案:
 */

type SnowFlake struct{
	mu sync.Mutex
	//雪花算法開啟時的起始時間戳
	twepoch int64

	//每一部分占用的位數(shù)
	workerIdBits     int64 //每個數(shù)據(jù)中心的工作機器的編號位數(shù)
	datacenterIdBits int64 //數(shù)據(jù)中心的編號位數(shù)
	sequenceBits     int64 //每個工作機器每毫秒遞增的位數(shù)

	//每一部分最大的數(shù)值
	maxWorkerId int64
	maxDatacenterId int64
	maxSequence int64

	//每一部分向左移動的位數(shù)
	workerIdShift int64
	datacenterIdShift int64
	timestampShift int64

	//當前數(shù)據(jù)中心ID號
	datacenterId int64
	//當前機器的ID號
	workerId int64
	//序列號
	sequence int64
	//上一次生成ID號前41位的毫秒時間戳
	lastTimestamp int64
}

/*
	獲取毫秒的時間戳
 */
func (s *SnowFlake)timeGen()int64{
	return time.Now().UnixMilli()
}
/*
	獲取比lastTimestamp大的當前毫秒時間戳
 */
func (s *SnowFlake)tilNextMills()int64{
	timeStampMill:=s.timeGen()
	for timeStampMill<=s.lastTimestamp{
		timeStampMill=s.timeGen()
	}
	return timeStampMill
}
func (s *SnowFlake)NextId()(int64,error){
	s.mu.Lock()
	defer s.mu.Unlock()
	nowTimestamp:=s.timeGen()//獲取當前的毫秒級別的時間戳
	if nowTimestamp<s.lastTimestamp{
		//系統(tǒng)時鐘倒退,倒退了s.lastTimestamp-nowTimestamp
		return -1,errors.New(fmt.Sprintf("clock moved backwards, Refusing to generate id for %d milliseconds",s.lastTimestamp-nowTimestamp))
	}
	if nowTimestamp==s.lastTimestamp{
		s.sequence=(s.sequence+1)&s.maxSequence
		if s.sequence==0{
			 //tilNextMills中有一個循環(huán)等候當前毫秒時間戳到達lastTimestamp的下一個毫秒時間戳
			nowTimestamp=s.tilNextMills()
		}
	}else{
		s.sequence=0
	}
	s.lastTimestamp=nowTimestamp
	return (nowTimestamp-s.twepoch)<<s.timestampShift| //時間戳差值部分
		s.datacenterId<<s.datacenterIdShift| //數(shù)據(jù)中心部分
		s.workerId<<s.workerIdShift| //工作機器編號部分
		s.sequence, //序列號部分
		nil
}

func NewSnowFlake(workerId int64,datacenterId int64)(*SnowFlake,error){
	mySnow:=new(SnowFlake)
	mySnow.twepoch=time.Now().Unix() //返回當前時間的時間戳(時間戳是指北京時間1970年01月01日8時0分0秒到此時時刻的總秒數(shù))
	if workerId<0||datacenterId<0{
		return nil,errors.New("workerId or datacenterId must not lower than 0 ")
	}
	/*
		標準的雪花算法
	 */
	mySnow.workerIdBits =5
	mySnow.datacenterIdBits=5
	mySnow.sequenceBits=12

	mySnow.maxWorkerId=-1^(-1<<mySnow.workerIdBits)         //64位末尾workerIdBits位均設為1,其余設為0
	mySnow.maxDatacenterId=-1^(-1<<mySnow.datacenterIdBits) //64位末尾datacenterIdBits位均設為1,其余設為0
	mySnow.maxSequence=-1^(-1<<mySnow.sequenceBits)  //64位末尾sequenceBits位均設為1,其余設為0

	if workerId>=mySnow.maxWorkerId||datacenterId>=mySnow.maxDatacenterId{
		return nil,errors.New("workerId or datacenterId must not higher than max value ")
	}
	mySnow.workerIdShift=mySnow.sequenceBits
	mySnow.datacenterIdShift=mySnow.sequenceBits+mySnow.workerIdBits
	mySnow.timestampShift=mySnow.sequenceBits+mySnow.workerIdBits+mySnow.datacenterIdBits

	mySnow.lastTimestamp=-1
	mySnow.workerId=workerId
	mySnow.datacenterId=datacenterId

	return mySnow,nil
}



func main(){
	//模擬實驗是生成并發(fā)400W個ID,所需要的時間
	mySnow,_:=NewSnowFlake(0,0)//生成雪花算法
	group:=sync.WaitGroup{}
	startTime:=time.Now()
	generateId:=func (s SnowFlake,requestNumber int){
		for i:=0;i<requestNumber;i++{
			s.NextId()
			group.Done()
		}
	}
	group.Add(4000000)
	//生成并發(fā)的數(shù)為4000000
	currentThreadNum:=400
	for i:=0;i<currentThreadNum;i++{
		generateId(*mySnow,10000)
	}
	group.Wait()
	fmt.Printf("time: %v\n",time.Now().Sub(startTime))
}

在這里插入圖片描述

以上分析生成400WID號只需要803.1006ms(所以單機上可以每秒生成的ID數(shù)在400W以上)

優(yōu)點:

毫秒數(shù)在高位,自增序列在低位,整個ID都是趨勢遞增不依賴數(shù)據(jù)庫等第三方系統(tǒng),以服務的方式部署,穩(wěn)定性更高,生成的ID性能也是非常高的可以根據(jù)自身業(yè)務特性分配bit位,非常靈活

缺陷:

1. 依賴機器時鐘,如果**機器時鐘回撥**,會導致重復ID生成.
2. 在單機上是遞增的,但是由于設計到分布式環(huán)境下,每臺機器上的時鐘不可能完全同步,有時候會出現(xiàn)不是全局遞增的情況.

如何解決單機系統(tǒng)中時鐘回撥問題:

? 可以分為兩種情況:

1. 如果**時間回撥時間較短,比如配置5ms以內(nèi)**,那么可以直接等候一定的時間,讓機器時間追上來
2. 如果**時間回撥時間較長**,我們不能接收這么長的阻塞等候,那么就有兩個策略,直接拒絕,拋出異常;或者通過RD時鐘回滾

布式環(huán)境下,每臺機器上的時鐘不可能完全同步,有時候會出現(xiàn)不是全局遞增的情況.

如何解決單機系統(tǒng)中時鐘回撥問題:

? 可以分為兩種情況:

1. 如果**時間回撥時間較短,比如配置5ms以內(nèi)**,那么可以直接等候一定的時間,讓機器時間追上來
2. 如果**時間回撥時間較長**,我們不能接收這么長的阻塞等候,那么就有兩個策略,直接拒絕,拋出異常;或者通過RD時鐘回滾

參考博客高并發(fā)情況下,雪花ID一秒400W個,以及分布式ID算法(詳析)

到此這篇關于Go實現(xiàn)分布式唯一ID的生成之雪花算法的文章就介紹到這了,更多相關Go分布式唯一ID 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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