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雪花算法

简单介绍下雪花算法, 以及Java版雪花算法的代码.
仅仅是一个最简单版本, 更深层次的指针回拨等. 相当于在开发过成功可以先使用.
尽量还是使用统一的分布式流水号生成系统, 保证流水号全局唯一.

雪花算法

0 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 00000 00000 000000000000

使用64位long型数字作为全局唯一id
1位 无意义 0
41位 时间戳
5位 机房id
5位 机器id
12位自增序号 表示同一时间同一机房同一机器生成的序列号

  1. 第一位为什么无意义
    二进制中 第一位代表符号位, 默认 0 表示生成的序列号为正数

  2. 41位时间戳
    41位最大能表示 2^41-1 的数字. 毫秒值 69.7年
    (2^41-1)/1000/60/60/24

    当时间大于69.7即时间戳差值大于 2199023255551, 会开始出现负值流水号

  3. 10位
    机房id+机器id 2^10 1024台机器

    // 但是使用中不可能每部署一台机器都改下编号, 所以我做出以下改动
    // 8位机器号(最大256) 2位机房号
    // 机器号使用IP地址后三位 机房id 默认1
    // 只需要确保机器的ip后三位不同即可
    private static final long MACHINE_BIT = 8;
    private static final long DATA_CENTER_BIT = 2;

    private static final long DATA_CENTER_ID = 1;
    private static long address;
    static {
    InetAddress localIp = IpUtils.getLocalIp();
    address = localIp.getAddress()[3] & 0xff;
    log.info("当前系统的 address 为: {}", address);
    }
  4. 12位序列号
    表示同一毫秒内生成的id 2^12-1 个正整数

SnowFlake每秒能够产生26万ID左右

优点:
生成ID时不依赖于DB,完全在内存生成,高性能高可用。
ID呈趋势递增,后续插入索引树的时候性能较好。
缺点:
依赖于系统时钟的一致性。如果某台机器的系统时钟回拨,有可能造成ID冲突,或者ID乱序

SerialNumber

public class SerialNumber  {

/**
* 起始的时间戳 2018-01-01 00:00:00
*/
private static final long START_STAMP = 1514736000000L;

/**
* 每一部分占用的位数
* 序列号 占用位数 12 位 (同一毫秒内生成的id 2^12-1 个正整数)
* 机器标识 占用位数 8 位 (一般是使用5位)
* 数据中心 占用位数 2 位 (一般是使用5位)
*
*/
private static final long SEQUENCE_BIT = 12;
private static final long MACHINE_BIT = 8;
private static final long DATA_CENTER_BIT = 2;

/**
* 每一部分的最大值
*/
private static final long MAX_DATA_CENTER_NUM = ~(-1L << DATA_CENTER_BIT);
private static final long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);

/**
* 每一部分向左的位移
* 机器Id左移12位 (SEQUENCE_BIT = 12)
* 数据中心左移20位 (SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT = 12 + 8)
* 时间戳左移22位 (DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT = 12 + 8 + 2)
*
*/
private static final long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private static final long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private static final long TIME_STAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;
/**
* 数据中心 机器标识 序列号 上一次时间戳
* 数据中心标识和机器标识一般是外部传入
*/
private static final long DATA_CENTER_ID = 1;
private static long address;
private long sequence = 0L;
private long lastStamp = -1L;

private static final DateTimeFormatter DATE_TIME_FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyMMdd");

static {
InetAddress localIp = IpUtils.getLocalIp();
address = localIp.getAddress()[3] & 0xff;
log.info("当前系统的 address 为: {}", address);
}

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

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

lastStamp = currStamp;
// 时间戳部分 数据中心部分 机器标识部分 序列号部分
return (currStamp - START_STAMP) << TIME_STAMP_LEFT | DATA_CENTER_ID << DATA_CENTER_LEFT
| address << MACHINE_LEFT | sequence;
}

private long getNextMill() {
long mill = getNewStamp();
while (mill <= lastStamp) {
mill = getNewStamp();
}
return mill;
}

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

IpUtils

import java.net.*;
import java.util.Enumeration;

/**
* @author liuzhihang
* @date 2019/12/19 16:03
*/
public class IpUtils {

public static InetAddress getLocalIp() {
try {
for (Enumeration<NetworkInterface> e = NetworkInterface.getNetworkInterfaces(); e.hasMoreElements(); ) {
NetworkInterface item = e.nextElement();
for (InterfaceAddress address : item.getInterfaceAddresses()) {
if (item.isLoopback() || !item.isUp()) {
continue;
}
if (address.getAddress() instanceof Inet4Address) {
return address.getAddress();
}
}
}
return InetAddress.getLocalHost();
} catch (SocketException | UnknownHostException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}

}
文章作者: liuzhihang
文章链接: https://liuzhihang.com/2020/04/13/snowflake-algorithm.html
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