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Java使用雪花id生成算法詳解

 更新時間:2022年12月20日 09:55:27   作者:碼畜c  
SnowFlake算法,是Twitter開源的分布式id生成算法,在2014年開源,開源的版本由scala編寫。其核心思想就是-使用一個64bit的long型的數(shù)字作為全局唯一id

什么是雪花算法

雪花算法的本質為生成一個64位長度的具有自增性的分布式全局唯一id。在64bits中,會對不同段的位進行劃分??煞譃椋?/p>

  • 符號段
  • 時間戳段
  • 機器碼段(data center + worker)
  • 自增序列號段

位段詳解

  • 第一位 : 符號位,正數(shù)為0。
  • [2, 42] : 41位時間戳位,表明id的生成時間點(完整時間戳: 起始時間戳 + 41位時間戳)。41位最多能表示的時間為: (2^41-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) 約等為69.73年。
  • [43, 47] : 5位data center id。data center id + worker id 共10位,最多能表示1024個機器。不同機器保證機器碼段的位值不同即可。
  • [48, 52] : 5位worker id。data center id + worker id 共10位,最多能表示1024個機器。不同機器保證機器碼段的位值不同即可。
  • [53, 64] : 12位自增序列號,用于區(qū)分同一毫秒內生成的id。序列號范圍: [0, 2^12-1],最多有2^12個,即4096個。

優(yōu)點

  • 算法簡單,基于內存,生成效率高
  • 支持分布式環(huán)境下的多節(jié)點服務(機器碼段),秒內可生成百萬個唯一id
  • 基于時間戳 與 同時間戳下自增序列號,生成的id具有自增性
  • 具有業(yè)務定制性,根據業(yè)務的不同可以對不同段的位數(shù)進行變更。比如業(yè)務持續(xù)時長不會那么久,就可以將時間戳段減少位數(shù),補充給自增序列段,使每一毫秒能生成更多的id。

問題

依賴服務器時間。若服務器時鐘回撥,可能會導致生成的id重復??稍诖a中新增lastTimeMillis字段,在獲取nextId時根據系統(tǒng)當前時間進行判斷解決。

但若不進行持久化處理,服務重啟后發(fā)生時鐘回撥依舊會出現(xiàn)重復問題。

實際應用

  • mybatis plus:使用雪花算法生成id:@TableId(value = “id”, type = IdType.ID_WORKER)。id字段若不指定類型,默認使用雪花算法生成id
  • Hutool工具包:IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);

具體實現(xiàn)

/**
 * Created by QQ.Cong on 2022-07-22 / 9:48
 *
 * @author: CongQingquan
 * @Description: Snowflake util
 */
public class SnowflakeUtils {
    // ============================== Basic field ==============================//
    // Datacenter id
    private long datacenterId;
    // Worker id
    private long workerId;
    // Increment sequence
    private long sequence;
    // ============================== Bits ==============================//
    // Bits of datacenter id
    private long datacenterIdBits;
    // Bits of worker id
    private long workerIdBits;
    // Bits of sequence
    private long sequenceBits;
    // ============================== Largest ==============================//
    // Largest datacenter id
    private long largestDatacenterId;
    // Largest worker id
    private long largestWorkerId;
    // Largest sequence
    private long largestSequence;
    // ============================== Shift ==============================//
    // Left shift num of worker id
    private long workerIdShift;
    // Left shift num of datacenter id
    private long datacenterIdShift;
    // Left shift num of timestamp
    private long timestampShift;
    // ============================== Other ==============================//
    // Epoch
    private long epoch;
    // The timestamp that last get snowflake id
    private long lastTimestamp;
    // ============================== End ==============================//
    public SnowflakeUtils(long dataCenterId, long workerId) {
        // Default epoch: 2022-07-22 00:00:00
        this(1658419200000L, -1L, dataCenterId, workerId, 5L, 5L, 5L);
    }
    public SnowflakeUtils(long epoch, long lastTimestamp, long datacenterId, long workerId,
        long datacenterIdBits, long workerIdBits, long sequenceBits) {
        this.epoch = epoch;
        this.lastTimestamp = lastTimestamp;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.workerId = workerId;
        this.sequence = 0L;
        this.datacenterIdBits = datacenterIdBits;
        this.workerIdBits = workerIdBits;
        this.sequenceBits = sequenceBits;
        this.largestDatacenterId = ~(-1L << datacenterIdBits);
        this.largestWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
        this.largestSequence = ~(-1L << sequenceBits);
        if (datacenterId > largestDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                String.format("The datacenter id param can't be greater than %s or less than 0",
                    largestDatacenterId));
        }
        if (workerId > largestWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                String.format("The worker id param can't be greater than %s or less than 0",
                    largestWorkerId));
        }
        this.workerIdShift = sequenceBits;
        this.datacenterIdShift = workerIdShift + workerIdBits;
        this.timestampShift = datacenterIdShift + datacenterIdBits;
    }
    /**
     * Get snowflake id
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        // 若時鐘回退
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                "System clock moved backward, cannot to generate snowflake id");
        }
        // 若當前毫秒內多次生成雪花id
        if (timestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & largestSequence;
            // 序列溢出
            if (sequence == 0) {
                timestamp = waitUntilNextMilli(timestamp);
            }
        }
        // 若當前毫秒內首次生成雪花id
        else {
            sequence = 0L;
        }
        // 更新獲取雪花id的時間戳
        lastTimestamp = timestamp;
        // 生成雪花id (通過位或運算符進行拼接)
        return ((timestamp - epoch) << timestampShift) // 時間戳段
            | (datacenterId << datacenterIdShift) // 機器碼段
            | (workerId << workerIdShift) // 機器碼段
            | sequence; // 自增序列段
    }
    /**
     * Wait until next millisecond
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long waitUntilNextMilli(long lastTimestamp) {
        long currentTimeMillis;
        do {
            currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        }
        while (currentTimeMillis <= lastTimestamp);
        return currentTimeMillis;
    }
    /**
     * Get util instance
     * @param dataCenterId
     * @param workerId
     * @return
     */
    public static SnowflakeUtils getInstance(long dataCenterId, long workerId) {
        return new SnowflakeUtils(dataCenterId, workerId);
    }
}

到此這篇關于Java使用雪花id生成算法詳解的文章就介紹到這了,更多相關Java雪花id生成算法內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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