shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理

admin2024-06-01  12

目录

snowflake算法原理

snowflake算法相比UUID的优势

snowflake算法源码实现 - Java版本

snowflake算法源码实现 - Scala版本 (Twitter官方原版)


 

snowflake算法原理

snowflake算法所生成的ID结构:

shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理,shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理_System,第1张

 

 

  • 1位,不用
  • 二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0
  • 41位,用来记录时间戳(毫秒)
  • 41位可以表示 2^41 - 1 个数字,转化成单位年则是 69 年
  • 10位,用来记录工作机器id
  • 可以部署在 2^10 = 1024 个节点。高位5bit是数据中心ID(datacenterId),低位5bit是工作节点ID(workerId)
  • 12位,序列号,用来记录同毫秒内产生的不同id。
  • 12位(bit)可以表示的最大正整数是 2^12 - 1 = 4095,即一个节点在一毫秒内可以累加产生4095个ID序号

 

所以,SnowFlake算法在同一毫秒内可以生成全局唯一ID的数量是 1024 X 4096 = 4194304

这个数字在绝大多数并发场景下都是够用的。

 

snowflake算法相比UUID的优势

无序的UUID会导致入库性能变差

为什么呢?

这就涉及到 B+树索引的分裂

shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理,shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理_Snowflake_02,第2张

众所周知,关系型数据库的索引大都是B+树的结构,拿ID字段来举例,索引树的每一个节点都存储着若干个ID。

如果我们的ID按递增的顺序来插入,比如陆续插入8,9,10,新的ID都只会插入到最后一个节点当中。当最后一个节点满了,会裂变出新的节点。这样的插入是性能比较高的插入,因为这样节点的分裂次数最少,而且充分利用了每一个节点的空间。

shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理,shardingsphere springBoot配置雪花算法 雪花算法生成id原理_Java_03,第3张

但是,如果我们的插入完全无序,不但会导致一些中间节点产生分裂,也会白白创造出很多不饱和的节点,这样大大降低了数据库插入的性能。

 

snowflake算法源码实现 - Java版本

/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br>
 * 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号<br>
 * 加起来刚好64位,为一个Long型。<br>
 * SnowFlake的优点是,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(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
 */
public class SnowflakeIdWorker {

    // ==============================Fields===========================================
    /** 开始时间截 (2015-01-01) */
    private final long twepoch = 1420041600000L;

    /** 机器id所占的位数 */
    private final long workerIdBits = 5L;

    /** 数据标识id所占的位数 */
    private final long datacenterIdBits = 5L;

    /** 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    /** 支持的最大数据标识id,结果是31 */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    /** 序列在id中占的位数 */
    private final long sequenceBits = 12L;

    /** 机器ID向左移12位 */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;

    /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    /** 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /** 工作机器ID(0~31) */
    private long workerId;

    /** 数据中心ID(0~31) */
    private long datacenterId;

    /** 毫秒内序列(0~4095) */
    private long sequence = 0L;

    /** 上次生成ID的时间截 */
    private long lastTimestamp = -1L;

    //==============================Constructors=====================================
    /**
     * 构造函数
     * @param workerId 工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        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;
    }

    // ==============================Methods==========================================
    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        //如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //时间戳改变,毫秒内序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }

        //上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;

        //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
                | (workerId << workerIdShift) //
                | sequence;
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //==============================Test=============================================
    /** 测试 */
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}

 

snowflake算法源码实现 - Scala版本

/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/
package com.twitter.service.snowflake

import com.twitter.ostrich.stats.Stats
import com.twitter.service.snowflake.gen._
import java.util.Random
import com.twitter.logging.Logger

/**
 * An object that generates IDs.
 * This is broken into a separate class in case
 * we ever want to support multiple worker threads
 * per process
 */
class IdWorker(
    val workerId: Long, 
    val datacenterId: Long, 
    private val reporter: Reporter, 
    var sequence: Long = 0L) extends Snowflake.Iface {
    
  private[this] def genCounter(agent: String) = {
    Stats.incr("ids_generated")
    Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent))
  }
  private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions")
  private[this] val log = Logger.get
  private[this] val rand = new Random

  val twepoch = 1288834974657L

  private[this] val workerIdBits = 5L
  private[this] val datacenterIdBits = 5L
  private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits)
  private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits)
  private[this] val sequenceBits = 12L

  private[this] val workerIdShift = sequenceBits
  private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits
  private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits
  private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits)

  private[this] var lastTimestamp = -1L

  // sanity check for workerId
  if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
    exceptionCounter.incr(1)
    throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId))
  }

  if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
    exceptionCounter.incr(1)
    throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId))
  }

  log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
    timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId)

  def get_id(useragent: String): Long = {
    if (!validUseragent(useragent)) {
      exceptionCounter.incr(1)
      throw new InvalidUserAgentError
    }

    val id = nextId()
    genCounter(useragent)

    reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong))
    id
  }

  def get_worker_id(): Long = workerId
  def get_datacenter_id(): Long = datacenterId
  def get_timestamp() = System.currentTimeMillis

  protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized {
    var timestamp = timeGen()

    if (timestamp < lastTimestamp) {
      exceptionCounter.incr(1)
      log.error("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
      throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds".format(
        lastTimestamp - timestamp))
    }

    if (lastTimestamp == timestamp) {
      sequence = (sequence + 1) & sequenceMask
      if (sequence == 0) {
        timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp)
      }
    } else {
      sequence = 0
    }

    lastTimestamp = timestamp
    ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
      (datacenterId << datacenterIdShift) |
      (workerId << workerIdShift) | 
      sequence
  }

  protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = {
    var timestamp = timeGen()
    while (timestamp <= lastTimestamp) {
      timestamp = timeGen()
    }
    timestamp
  }

  protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis()

  val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z\-0-9]*)""".r

  def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match {
    case AgentParser(_) => true
    case _ => false
  }
}

 

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