雪花算法:分布式唯一ID生成利器

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前言

无论是在分布式系统中的ID生成,还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成,都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。

以分布式ID为例,它的生成往往会在唯一性、递增性、高可用性、高性能等方面都有所要求。并且在业务处理时,还要防止爬虫根据ID的自增进行数据爬取。而雪花算法,在这些方面表现得都不错。

常见分布式ID生成

市面上比较常见的分布式ID生成算法及类库:

UUID:Java自带API,生成一串唯一随机36位字符串(32个字符串+4个“-”)。可以保证唯一性,但可读性差,无法有序递增。

SnowFlake:雪花算法,Twitter开源的由64位整数组成分布式ID,性能较高,并且在单机上递增。GitHub上官方地址:github.com/twitter-arc…

UidGenerator:百度开源的分布式ID生成器,基于雪花算法。GitHub参考链接:github.com/baidu/uid-g… 。该项目的说明文档及测试案例都值得深入学习一下。

Leaf:美团开源的分布式ID生成器,能保证全局唯一,趋势递增,但需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。相关实现可参考该文:tech.meituan.com/2017/04/21/…

雪花算法

雪花(snowflake),美丽、独特又变幻莫测。在大自然中几乎找不到两片完全一样的雪花。雪花的这些特性正好在雪花算法上有所展示。

SnowFlake算法是Twitter开源的分布式ID生成算法。核心思想就是:使用一个64 bit的 long 型的数字作为全局唯一ID。算法中还引入了时间戳,基本上保证了自增特性。

最初的版本的雪花算法是基于scala写的,当然,不同的编程语言都可以根据其算法逻辑进行实现。

雪花算法原理

SnowFlake算法生成ID的结果是一个64bit大小的整数,结构如下图:

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算法解析

  • 第一个部分:1个bit,无意义,固定为0。二进制中最高位是符号位,1表示负数,0表示正数。ID都是正整数,所以固定为0。
  • 第二个部分:41个bit,表示时间戳,精确到毫秒,可以使用69年。时间戳带有自增属性。
  • 第三个部分:10个bit,表示10位的机器标识,最多支持1024个节点。此部分也可拆分成5位datacenterId和5位workerId,datacenterId表示机房ID,workerId表示机器ID。
  • 第四部分:12个bit,表示序列化,即一些列的自增ID,可以支持同一节点同一毫秒生成最多4095个ID序号。

由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

雪花算法Java实现

雪花算法Java工具类实现:

public class SnowFlake {
​
  /**
   * 起始的时间戳(可设置当前时间之前的邻近时间)
   */
  private final static long START_STAMP = 1480166465631L;
​
  /**
   * 序列号占用的位数
   */
  private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
  /**
   * 机器标识占用的位数
   */
  private final static long MACHINE_BIT = 5;
  /**
   * 数据中心占用的位数
   */
  private final static long DATA_CENTER_BIT = 5;
​
  /**
   * 每一部分的最大值
   */
  private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = ~(-1L << DATA_CENTER_BIT);
  private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
  private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
​
  /**
   * 每一部分向左的位移
   */
  private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
  private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
  private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;
​
  /**
   * 数据中心ID(0~31)
   */
  private final long dataCenterId;
  /**
   * 工作机器ID(0~31)
   */
  private final long machineId;
  /**
   * 毫秒内序列(0~4095)
   */
  private long sequence = 0L;
  /**
   * 上次生成ID的时间截
   */
  private long lastStamp = -1L;
​
  public SnowFlake(long dataCenterId, long machineId) {
    if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
      throw new IllegalArgumentException("dataCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_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
   */
  public 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 = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
      //同一毫秒的序列数已经达到最大
      if (sequence == 0L) {
        //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
        currStamp = getNextMill();
      }
    } else {
      //不同毫秒内,序列号置为0
      sequence = 0L;
    }
​
    lastStamp = currStamp;
​
    // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
    return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT //时间戳部分
        | dataCenterId << DATA_CENTER_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 = getNewStamp();
    while (mill <= lastStamp) {
      mill = getNewStamp();
    }
    return mill;
  }
​
  private long getNewStamp() {
    return System.currentTimeMillis();
  }
​
  public static void main(String[] args) {
    SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(11, 11);
​
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      System.out.println(snowFlake.nextId());
    }
​
    System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
  }
}

上述代码中,在算法的核心方法上,通过加synchronized锁来保证线程安全。这样,同一服务器线程是安全的,生成的ID不会出现重复,而不同服务器由于机器码不同,就算同一时刻两台服务器都产生了雪花ID,结果也是不一样的。

其他问题

41位时间戳最长只能有69年

下面来用程序推算一下,41位时间戳为什么只能支持69年。

41的二进制,最大值也就41位都是1,也就是说41位可以表示2^{41}-1个毫秒的值,转化成单位年则是(2^{41}-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 *365) = 69年。

通过代码验证一下:

public static void main(String[] args) {
   //41位二进制最小值
   String minTimeStampStr = "00000000000000000000000000000000000000000";
   //41位二进制最大值
   String maxTimeStampStr = "11111111111111111111111111111111111111111";
   //转10进制
   long minTimeStamp = new BigInteger(minTimeStampStr, 2).longValue();
   long maxTimeStamp = new BigInteger(maxTimeStampStr, 2).longValue();
   //一年总共多少毫秒
   long oneYearMills = 1L * 1000 * 60 * 60 * 24 * 365;
   //算出最大可以多少年
   System.out.println((maxTimeStamp - minTimeStamp) / oneYearMills);
}

所以,雪花算法生成的ID只能保证69年内不会重复,如果超过69年的话,那就考虑换个服务器(服务器ID)部署,并且要保证该服务器的ID和之前都没有重复过。

前后端数值类型

在使用雪花算法时,由于生成的ID是64位,在传递给前端时,需要考虑以字符串的类型进行传递,否则可能会导致前端类型溢出,再回传到服务器时已经变成另外一个值。

这是因为Number类型的ID在JS中最大只支持53位,直接将雪花算法的生成的ID传递给JS,会导致溢出。

小结

生成唯一性ID(其他数据)是几乎在每个系统中都会有的场景,对其生成算法不仅要保证全局唯一性、趋势递增性,还要保证信息安全(比如被爬取数据),同时还要保证算法的高可用性(QPS、可行5个9、平均延时、TP999等指标)。这就对ID生成的算法有一定的要求,而雪花算法算是一个不错的选择。

但它也是有一定的缺点的,比如强依赖机器时钟,如果机器上的时钟回拨,会导致重复或服务不可用的问题,这也是我们在使用时需要注意的事项。

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