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哈喽，大家好，我是一条~
算下来，已有半月之久没写文章，都是在吃老本，再不写估计就要废了，下班回来告诉自己就算通宵也要把这篇写完。
早上出门看着路边的积雪，不禁感到凛冬已至，咦！好熟悉，这不是王昭君的台词吗。
那索性今天就和大家聊聊雪花算法，一局王者复活的时间就能学会。（死的次数有点多）
本文大纲
分布式ID聊之前先说一下什么是分布式ID，抛砖引玉。
假设现在有一个订单系统被部署在了A、B两个节点上，那么如何在这两个节点上各自生成订单ID，且ID值不能重复呢？
即在分布式系统中，如何在各个不同的服务器上产生唯一的ID值？
通常有以下三种方案：
- 利用数据库的自增特性，不同节点直接使用相同数据库的自增ID
- 使用UUID算法产生ID值
- 使用雪花算法产生ID值
虽然Java提供了对UUID的支持，使用UUID.randomUUID()即可，但是由于UUID是一串随机的36位字符串，由32个数字和字母混合的字符串和4个“-”组成，长度过长且业务可读性差，无法有序递增，所以一般不用，更多使用的是雪花算法。
由来为什么叫雪花算法？
雪花算法的由来有两种说法：
- 第一种：Twitter使用scala语言开源了一种分布式 id 生成算法——SnowFlake算法，被翻译成了雪花算法。
- 第二种：因为自然界中并不存在两片完全一样的雪花的，每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状、独一无二。雪花算法也表示生成的ID如雪花般独一无二。（有同学问为什么不是树叶，美团的叫树叶——Leaf）
雪花算法生成的ID到底长啥样？
雪花算法生成的ID是一个64 bit的long型的数字且按时间趋势递增。大致由首位无效符、时间戳差值、机器编码，序列号四部分组成。
如图：
- 首位无效符：第一个 bit 作为符号位，因为我们生成的都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
- 时间戳：占用 41 bit ，精确到毫秒。41位最好可以表示2^41-1毫秒，转化成单位年为 69 年。
- 机器编码：占用10bit，其中高位 5 bit 是数据中心 ID，低位 5 bit 是工作节点 ID，最多可以容纳 1024 个节点。
- 序列号：占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生 4096 个ID。
Twitter官方给出的算法实现是用Scala写的，本文用Java实现。
源码地址
SnowFlake.java
public class SnowFlake {
//本例将10位机器码看成是“5位datacenterId+5位workerId”
private long workerId;
private long datacenterId;
//每毫秒生产的序列号之从0开始递增；
private long sequence = 0L;
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L <maxDatacenterId || datacenterId <0)
||(workerId >maxWorkerId || workerId <0)) {
throw new IllegalArgumentException("datacenterId/workerId值非法");
}
this.datacenterId = datacenterId;
this.workerId = workerId;
}
//通过SnowFlake生成id的核心算法
public synchronized long nextId() {
//获取计算id时刻的时间戳
long timestamp = System.currentTimeMillis();
if (timestamp
TestSnowFlake.java
public class TestSnowFlake {
//测试1秒能够生成的id个数
public static void generateIdsInOneSecond() {
SnowFlake idWorker = new SnowFlake(1, 1);
long start = System.currentTimeMillis();
int i = 0;
for (; System.currentTimeMillis() - start <1000; i++) {
idWorker.nextId();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+ (end - start));
System.out.println("生成id个数："+ i);
}
public static void main(String[] args) {
generateIdsInOneSecond();
}
}
测试结果
疑问
雪花算法有缺点吗？
- 雪花算法生成ID一定是唯一的吗？
- 机器码最多可以容纳 1024 个节点，超过 1024 怎么办？
- 数据库的自增ID为什么不用雪花算法？
不要慌，下期和大家聊聊这些问题。
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