snowflake 雪花算法 分布式实现全局id生成
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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snowflake 雪花算法 分布式实现全局id生成相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。
这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等。
其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0。
比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图(图片来自网络)所示:
整个结构是64位,所以我们在Java中可以使用long来进行存储。 该算法实现基本就是二进制操作,单机每秒内理论上最多可以生成1024*(2^12),也就是409.6万个ID(1024 X 4096 = 4194304)
0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0
41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截) 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId。10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求,还可以将10-bit分5-bit给IDC,分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC,每个IDC下可以有32台机器,可以根据自身需求定义。
12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号。12个自增序列号可以表示2^12个ID,理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s,这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
加起来刚好64位,为一个Long型。
优点:
整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
- 毫秒数在高位,自增序列在低位,整个ID都是趋势递增的。
- 不依赖数据库等第三方系统,以服务的方式部署,稳定性更高,生成ID的性能也是非常高的。
- 可以根据自身业务特性分配bit位,非常灵活
缺点:
- 强依赖机器时钟,如果机器上时钟回拨,会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
Go实现
sonyflake
下载
go get github.com/sony/sonyflake
Demo
package main import ( "fmt" "github.com/sony/sonyflake" ) var ( LSonyFlake *sonyflake.Sonyflake machineId uint16 // 真正的分布式环境下必须zookeeper或etcd中获取 ) func getMachineID() (uint16, error) { return machineId, nil } func Init(mid uint16) (err error) { machineId = mid st := sonyflake.Settings{} st.MachineID = getMachineID LSonyFlake = sonyflake.NewSonyflake(st) return } func GetID()(id uint64,err error) { if LSonyFlake == nil{ err = fmt.Errorf("No Init ") return } return LSonyFlake.NextID() } func main() { Init(0) id,err:=GetID() if err != nil { fmt.Println(err) } fmt.Println(id) }
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