SnowFlake 算法核心思想

SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。

这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。

image.png

给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：

  • 第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
  • 第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。
  • 第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。
  • 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。
  • 第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

①1 bit：是不用的，为啥呢？

因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

②41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。

41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。

③10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。

但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。

④12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。

12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。

这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机房和机器的，比如机房 id = 17，机器 id = 12。

接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 id，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。

接着 41 个 bit，就可以用当前时间戳（单位到毫秒），然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 id，还有 5 个 bit 设置上机器 id。

最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 id 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。

最终一个 64 个 bit 的 id 就出来了，类似于：

image.png

这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。

下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。

总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位，区分每一个 id。

SnowFlake 算法的实现代码如下：

  1. public class IdWorker {
  3.  //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
  5.  //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
  6.  private long workerId;
  7.  //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
  8.  private long datacenterId;
  9.  //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
  10.  private long sequence;
  11.  //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
  12.  private long twepoch = 1585644268888L;
  13.  //5位的机器id
  14.  private long workerIdBits = 5L;
  15.  //5位的机房id
  16.  private long datacenterIdBits = 5L;
  17.  //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
  18.  private long sequenceBits = 12L;
  19.  // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
  20.  private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
  21.  // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
  22.  private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
  24.  private long workerIdShift = sequenceBits;
  25.  private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
  26.  private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
  27.  private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
  28.  //记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
  29.  private long lastTimestamp = -1L;
  30.  public long getWorkerId(){
  31.   return workerId;
  32.  }
  33.  public long getDatacenterId() {
  34.   return datacenterId;
  35.  }
  36.  public long getTimestamp() {
  37.   return System.currentTimeMillis();
  38.  }
  40.  public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
  42.   // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
  43.   if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
  44.    throw new IllegalArgumentException(
  45.      String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
  46.   }
  48.   if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
  50.    throw new IllegalArgumentException(
  51.      String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
  52.   }
  53.   this.workerId = workerId;
  54.   this.datacenterId = datacenterId;
  55.   this.sequence = sequence;
  56.  }
  58.  // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
  59.  public synchronized long nextId() {
  60.   // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
  61.   long timestamp = timeGen();
  62.   if (timestamp < lastTimestamp) {
  64.    System.err.printf(
  65.      "clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
  66.    throw new RuntimeException(
  67.      String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
  68.        lastTimestamp - timestamp));
  69.   }
  71.   // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
  72.   // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
  73.   if (lastTimestamp == timestamp) {
  75.    // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
  76.    //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
  77.    sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
  78.    //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
  79.    if (sequence == 0) {
  80.     timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
  81.    }
  83.   } else {
  84.    sequence = 0;
  85.   }
  86.   // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
  87.   lastTimestamp = timestamp;
  88.   // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
  89.   // 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
  90.   // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
  91.   return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
  92.     (datacenterId << datacenterIdShift) |
  93.     (workerId << workerIdShift) | sequence;
  94.  }
  96.  /**
  97.   * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
  98.   * @param lastTimestamp
  99.   * @return
  100.   */
  101.  private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
  103.   long timestamp = timeGen();
  105.   while (timestamp <= lastTimestamp) {
  106.    timestamp = timeGen();
  107.   }
  108.   return timestamp;
  109.  }
  110.  //获取当前时间戳
  111.  private long timeGen(){
  112.   return System.currentTimeMillis();
  113.  }
  115.  /**
  116.   *  main 测试类
  117.   * @param args
  118.   */
  119.  public static void main(String[] args) {
  120.   System.out.println(1&4596);
  121.   System.out.println(2&4596);
  122.   System.out.println(6&4596);
  123.   System.out.println(6&4596);
  124.   System.out.println(6&4596);
  125.   System.out.println(6&4596);
  126.  }
  127. }

SnowFlake算法的优点：

（1）高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。

（2）容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。

（3）ID自增：存入数据库中，索引效率高。

SnowFlake算法的缺点：

  • 依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。

实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将10bit的机器id优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。