雪花算法原理介绍及基于php的雪花算法(snowflake)
Posted 路漫漫其修远兮
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了雪花算法原理介绍及基于php的雪花算法(snowflake)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
原理介绍(摘自极客时间):
Snowflake的核心思想是将64bit的二进制数字分成若干部分,每一部分都存储有特定含义的数据,比如说时间戳、机器ID、序列号等等,最终生成全局唯一的有序ID。它的标准算法是这样的:
从上面这张图中我们可以看到,41位的时间戳大概可以支撑pow(2,41)/1000/60/60/24/365年,约等于69年,对于一个系统是足够了。
如果你的系统部署在多个机房,那么10位的机器ID可以继续划分为2~3位的IDC标示(可以支撑4个或者8个IDC机房)和7~8位的机器ID(支持128-256台机器);12位的序列号代表着每个节点每毫秒最多可以生成4096的ID。
不同公司也会依据自身业务的特点对Snowflake算法做一些改造,比如说减少序列号的位数增加机器ID的位数以支持单IDC更多的机器,也可以在其中加入业务ID字段来区分不同的业务。比方说我现在使用的发号器的组成规则就是:1位兼容位恒为0 + 41位时间信息 + 6位IDC信息(支持64个IDC)+ 6位业务信息(支持64个业务)+ 10位自增信息(每毫秒支持1024个号)
我选择这个组成规则,主要是因为我在单机房只部署一个发号器的节点,并且使用KeepAlive保证可用性。业务信息指的是项目中哪个业务模块使用,比如用户模块生成的ID,内容模块生成的ID,把它加入进来,一是希望不同业务发出来的ID可以不同,二是因为在出现问题时可以反解ID,知道是哪一个业务发出来的ID。
那么了解了Snowflake算法的原理之后,我们如何把它工程化,来为业务生成全局唯一的ID呢?一般来说我们会有两种算法的实现方式:
一种是嵌入到业务代码里,也就是分布在业务服务器中。这种方案的好处是业务代码在使用的时候不需要跨网络调用,性能上会好一些,但是就需要更多的机器ID位数来支持更多的业务服务器。另外,由于业务服务器的数量很多,我们很难保证机器ID的唯一性,所以就需要引入ZooKeeper等分布式一致性组件来保证每次机器重启时都能获得唯一的机器ID。
另外一个部署方式是作为独立的服务部署,这也就是我们常说的发号器服务。业务在使用发号器的时候就需要多一次的网络调用,但是内网的调用对于性能的损耗有限,却可以减少机器ID的位数,如果发号器以主备方式部署,同时运行的只有一个发号器,那么机器ID可以省略,这样可以留更多的位数给最后的自增信息位。即使需要机器ID,因为发号器部署实例数有限,那么就可以把机器ID写在发号器的配置文件里,这样即可以保证机器ID唯一性,也无需引入第三方组件了。微博和美图都是使用独立服务的方式来部署发号器的,性能上单实例单CPU可以达到两万每秒。
Snowflake算法设计的非常简单且巧妙,性能上也足够高效,同时也能够生成具有全局唯一性、单调递增性和有业务含义的ID,但是它也有一些缺点,其中最大的缺点就是它依赖于系统的时间戳,一旦系统时间不准,就有可能生成重复的ID。所以如果我们发现系统时钟不准,就可以让发号器暂时拒绝发号,直到时钟准确为止。
另外,如果请求发号器的QPS不高,比如说发号器每毫秒只发一个ID,就会造成生成ID的末位永远是1,那么在分库分表时如果使用ID作为分区键就会造成库表分配的不均匀。这一点,也是我在实际项目中踩过的坑,而解决办法主要有两个:
1.时间戳不记录毫秒而是记录秒,这样在一个时间区间里可以多发出几个号,避免出现分库分表时数据分配不均。
2.生成的序列号的起始号可以做一下随机,这一秒是21,下一秒是30,这样就会尽量的均衡了。
我在开头提到,自己的实际项目中采用的是变种的Snowflake算法,也就是说对Snowflake算法进行了一定的改造,从上面的内容中你可以看出,这些改造:一是要让算法中的ID生成规则符合自己业务的特点;二是为了解决诸如时间回拨等问题。
其实,大厂除了采取Snowflake算法之外,还会选用一些其他的方案,比如滴滴和美团都有提出基于数据库生成ID的方案。这些方法根植于公司的业务,同样能解决分布式环境下ID全局唯一性的问题。对你而言,可以多角度了解不同的方法,这样能够寻找到更适合自己业务目前场景的解决方案,不过我想说的是,方案不在多,而在精,方案没有最好,只有最适合,真正弄懂方法背后的原理,并将它落地,才是你最佳的选择。
第一种:
简介:
最高位是符号位,始终为0,不可用。
41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。
10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点。
12位的计数序列号,序列号即一系列的自增id,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。
看的出来,这个算法很简洁也很简单,但依旧是一个很好的ID生成策略。其中,10位器标识符一般是5位IDC+5位machine编号,唯一确定一台机器。
<?php class lib_snowflake { const TWEPOCH = 1488834974657; // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) const WORKER_ID_BITS = 5; // 机器标识位数 const DATACENTER_ID_BITS = 5; // 数据中心标识位数 const SEQUENCE_BITS = 11; // 毫秒内自增位 private $workerId; // 工作机器ID(0~31) private $datacenterId; // 数据中心ID(0~31) private $sequence; // 毫秒内序列(0~4095) private $maxWorkerId = -1 ^ (-1 << self::WORKER_ID_BITS); // 机器ID最大值31 private $maxDatacenterId = -1 ^ (-1 << self::DATACENTER_ID_BITS); // 数据中心ID最大值31 private $workerIdShift = self::SEQUENCE_BITS; // 机器ID偏左移11位 private $datacenterIdShift = self::SEQUENCE_BITS + self::WORKER_ID_BITS; // 数据中心ID左移16位 private $timestampLeftShift = self::SEQUENCE_BITS + self::WORKER_ID_BITS + self::DATACENTER_ID_BITS; // 时间毫秒左移21位 private $sequenceMask = -1 ^ (-1 << self::SEQUENCE_BITS); // 生成序列的掩码4095 private $lastTimestamp = -1; // 上次生产id时间戳 public function __construct($workerId, $datacenterId, $sequence = 0) { if ($workerId > $this->maxWorkerId || $workerId < 0) { throw new Exception("worker Id can\'t be greater than {$this->maxWorkerId} or less than 0"); } if ($datacenterId > $this->maxDatacenterId || $datacenterId < 0) { throw new Exception("datacenter Id can\'t be greater than {$this->maxDatacenterId} or less than 0"); } $this->workerId = $workerId; $this->datacenterId = $datacenterId; $this->sequence = $sequence; } public function nextId() { $timestamp = $this->timeGen(); if ($timestamp < $this->lastTimestamp) { $diffTimestamp = bcsub($this->lastTimestamp, $timestamp); throw new Exception("Clock moved backwards. Refusing to generate id for {$diffTimestamp} milliseconds"); } if ($this->lastTimestamp == $timestamp) { $this->sequence = ($this->sequence + 1) & $this->sequenceMask; if (0 == $this->sequence) { $timestamp = $this->tilNextMillis($this->lastTimestamp); } } else { $this->sequence = 0; } $this->lastTimestamp = $timestamp; $gmpTimestamp = gmp_init($this->leftShift(bcsub($timestamp, self::TWEPOCH), $this->timestampLeftShift)); $gmpDatacenterId = gmp_init($this->leftShift($this->datacenterId, $this->datacenterIdShift)); $gmpWorkerId = gmp_init($this->leftShift($this->workerId, $this->workerIdShift)); $gmpSequence = gmp_init($this->sequence); return gmp_strval(gmp_or(gmp_or(gmp_or($gmpTimestamp, $gmpDatacenterId), $gmpWorkerId), $gmpSequence)); } protected function tilNextMillis($lastTimestamp) { $timestamp = $this->timeGen(); while ($timestamp <= $lastTimestamp) { $timestamp = $this->timeGen(); } return $timestamp; } protected function timeGen() { return floor(microtime(true) * 1000); } // 左移 << protected function leftShift($a, $b) { return bcmul($a, bcpow(2, $b)); } }
第二种:
<?php class SnowFlake { const TWEPOCH = 1288834974657; // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) const WORKER_ID_BITS = 5; // 机器标识位数 const DATACENTER_ID_BITS = 5; // 数据中心标识位数 const SEQUENCE_BITS = 12; // 毫秒内自增位 private $workerId; // 工作机器ID private $datacenterId; // 数据中心ID private $sequence; // 毫秒内序列 private $maxWorkerId = -1 ^ (-1 << self::WORKER_ID_BITS); // 机器ID最大值 private $maxDatacenterId = -1 ^ (-1 << self::DATACENTER_ID_BITS); // 数据中心ID最大值 private $workerIdShift = self::SEQUENCE_BITS; // 机器ID偏左移位数 private $datacenterIdShift = self::SEQUENCE_BITS + self::WORKER_ID_BITS; // 数据中心ID左移位数 private $timestampLeftShift = self::SEQUENCE_BITS + self::WORKER_ID_BITS + self::DATACENTER_ID_BITS; // 时间毫秒左移位数 private $sequenceMask = -1 ^ (-1 << self::SEQUENCE_BITS); // 生成序列的掩码 private $lastTimestamp = -1; // 上次生产id时间戳 public function __construct($workerId, $datacenterId, $sequence = 0) { if ($workerId > $this->maxWorkerId || $workerId < 0) { throw new Exception("worker Id can\'t be greater than {$this->maxWorkerId} or less than 0"); } if ($datacenterId > $this->maxDatacenterId || $datacenterId < 0) { throw new Exception("datacenter Id can\'t be greater than {$this->maxDatacenterId} or less than 0"); } $this->workerId = $workerId; $this->datacenterId = $datacenterId; $this->sequence = $sequence; } public function nextId() { $timestamp = $this->timeGen(); if ($timestamp < $this->lastTimestamp) { $diffTimestamp = bcsub($this->lastTimestamp, $timestamp); throw new Exception("Clock moved backwards. Refusing to generate id for {$diffTimestamp} milliseconds"); } if ($this->lastTimestamp == $timestamp) { $this->sequence = ($this->sequence + 1) & $this->sequenceMask; if (0 == $this->sequence) { $timestamp = $this->tilNextMillis($this->lastTimestamp); } } else { $this->sequence = 0; } $this->lastTimestamp = $timestamp; /*$gmpTimestamp = gmp_init($this->leftShift(bcsub($timestamp, self::TWEPOCH), $this->timestampLeftShift)); $gmpDatacenterId = gmp_init($this->leftShift($this->datacenterId, $this->datacenterIdShift)); $gmpWorkerId = gmp_init($this->leftShift($this->workerId, $this->workerIdShift)); $gmpSequence = gmp_init($this->sequence); return gmp_strval(gmp_or(gmp_or(gmp_or($gmpTimestamp, $gmpDatacenterId), $gmpWorkerId), $gmpSequence));*/ return (($timestamp - self::TWEPOCH) << $this->timestampLeftShift) | ($this->datacenterId << $this->datacenterIdShift) | ($this->workerId << $this->workerIdShift) | $this->sequence; } protected function tilNextMillis($lastTimestamp) { $timestamp = $this->timeGen(); while ($timestamp <= $lastTimestamp) { $timestamp = $this->timeGen(); } return $timestamp; } protected function timeGen() { return floor(microtime(true) * 1000); } // 左移 << protected function leftShift($a, $b) { return bcmul($a, bcpow(2, $b)); } }
以上是关于雪花算法原理介绍及基于php的雪花算法(snowflake)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章