雪花演算法的原理以及 Java 實作

2024-04-28碼農

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SnowFlake 演算法，是 Twitter 開源的分布式 id 生成演算法。其核心思想就是：使用一個 64 bit 的 long 型的數位作為全域唯一 id。在分布式系統中的套用十分廣泛，且 ID 引入了時間戳，基本上保持自增的，後面的程式碼中有詳細的註解。

這 64 個 bit 中，其中 1 個 bit 是不用的，然後用其中的 41 bit 作為毫秒數，用 10 bit 作為工作機器 id，12 bit 作為序列號。

給大家舉個例子吧，比如下面那個 64 bit 的 long 型數位：

第一個部份，是 1 個 bit：0，這個是無意義的。

第二個部份是 41 個 bit：表示的是時間戳。

第三個部份是 5 個 bit：表示的是機房 id，10001。

第四個部份是 5 個 bit：表示的是機器 id，1 1001。

第五個部份是 12 個 bit：表示的序號，就是某個機房某台機器上這一毫秒內同時生成的 id 的序號，0000 00000000。

①1 bit：是不用的，為啥呢？

因為二進制裏第一個 bit 為如果是 1，那麽都是負數，但是我們生成的 id 都是正數，所以第一個 bit 統一都是 0。

②41 bit：表示的是時間戳，單位是毫秒。

41 bit 可以表示的數位多達 2^41 - 1，也就是可以標識 2 ^ 41 - 1 個毫秒值，換算成年就是表示 69 年的時間。

③10 bit：記錄工作機器 id，代表的是這個服務最多可以部署在 2^10 台機器上，也就是 1024 台機器。

但是 10 bit 裏 5 個 bit 代表機房 id，5 個 bit 代表機器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 個機房（32 個機房），每個機房裏可以代表 2 ^ 5 個機器（32 台機器），也可以根據自己公司的實際情況確定。

④12 bit：這個是用來記錄同一個毫秒內產生的不同 id。

12 bit 可以代表的最大正整數是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是說可以用這個 12 bit 代表的數位來區分同一個毫秒內的 4096 個不同的 id。

簡單來說，你的某個服務假設要生成一個全域唯一 id，那麽就可以發送一個請求給部署了 SnowFlake 演算法的系統，由這個 SnowFlake 演算法系統來生成唯一 id。

這個 SnowFlake 演算法系統首先肯定是知道自己所在的機房和機器的，比如機房 id = 17，機器 id = 12。

接著 SnowFlake 演算法系統接收到這個請求之後，首先就會用二進制位運算的方式生成一個 64 bit 的 long 型 id，64 個 bit 中的第一個 bit 是無意義的。

接著 41 個 bit，就可以用當前時間戳（單位到毫秒），然後接著 5 個 bit 設定上這個機房 id，還有 5 個 bit 設定上機器 id。

最後再判斷一下，當前這台機房的這台機器上這一毫秒內，這是第幾個請求，給這次生成 id 的請求累加一個序號，作為最後的 12 個 bit。

最終一個 64 個 bit 的 id 就出來了，類似於：

這個演算法可以保證說，一個機房的一台機器上，在同一毫秒內，生成了一個唯一的 id。可能一個毫秒內會生成多個 id，但是有最後 12 個 bit 的序號來區分開來。

下面我們簡單看看這個 SnowFlake 演算法的一個程式碼實作，這就是個範例，大家如果理解了這個意思之後，以後可以自己嘗試改造這個演算法。

總之就是用一個 64 bit 的數位中各個 bit 位來設定不同的標誌位，區分每一個 id。

SnowFlake 演算法的實作程式碼如下：

public class IdWorker { //因為二進制裏第一個 bit 為如果是 1，那麽都是負數，但是我們生成的 id 都是正數，所以第一個 bit 統一都是 0。 //機器ID 2進制5位 32位元減掉1位 31個 private long workerId; //機房ID 2進制5位 32位元減掉1位 31個 private long datacenterId; //代表一毫秒內生成的多個id的最新序號 12位元 4096 -1 = 4095 個 private long sequence; //設定一個時間初始值 2^41 - 1 差不多可以用69年 private long twepoch = 1585644268888L; //5位的機器id private long workerIdBits = 5L; //5位的機房id private long datacenterIdBits = 5L; //每毫秒內產生的id數 2 的 12次方 private long sequenceBits = 12L; // 這個是二進制運算，就是5 bit最多只能有31個數位，也就是說機器id最多只能是32以內 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 這個是一個意思，就是5 bit最多只能有31個數位，機房id最多只能是32以內 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); private long workerIdShift = sequenceBits; private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //記錄產生時間毫秒數，判斷是否是同1毫秒 private long lastTimestamp = -1L; public long getWorkerId(){ return workerId; } public long getDatacenterId() { return datacenterId; } public long getTimestamp() { return System.currentTimeMillis(); } public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) { // 檢查機房id和機器id是否超過31 不能小於0 if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException( String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId)); } if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException( String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId)); } this.workerId = workerId; this.datacenterId = datacenterId; this.sequence = sequence; } // 這個是核心方法，透過呼叫nextId()方法，讓當前這台機器上的snowflake演算法程式生成一個全域唯一的id public synchronized long nextId() { // 這兒就是獲取當前時間戳，單位是毫秒 long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp) { System.err.printf( "clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); throw new RuntimeException( String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } // 下面是說假設在同一個毫秒內，又發送了一個請求生成一個id // 這個時候就得把seqence序號給遞增1，最多就是4096 if (lastTimestamp == timestamp) { // 這個意思是說一個毫秒內最多只能有4096個數位，無論你傳遞多少進來， //這個位運算保證始終就是在4096這個範圍內，避免你自己傳遞個sequence超過了4096這個範圍 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //當某一毫秒的時間，產生的id數超過4095，系統會進入等待，直到下一毫秒，系統繼續產生ID if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0; } // 這兒記錄一下最近一次生成id的時間戳，單位是毫秒 lastTimestamp = timestamp; // 這兒就是最核心的二進制位運算操作，生成一個64bit的id // 先將當前時間戳左移，放到41 bit那兒；將機房id左移放到5 bit那兒；將機器id左移放到5 bit那兒；將序號放最後12 bit // 最後拼接起來成一個64 bit的二進制數位，轉換成10進制就是個long型 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; } /** * 當某一毫秒的時間，產生的id數超過4095，系統會進入等待，直到下一毫秒，系統繼續產生ID * @param lastTimestamp * @return */ private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } //獲取當前時間戳 private long timeGen(){ return System.currentTimeMillis(); } /** * main 測試類 * @param args */ public static void main(String[] args) { System.out.println(1&4596); System.out.println(2&4596); System.out.println(6&4596); System.out.println(6&4596); System.out.println(6&4596); System.out.println(6&4596);// IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);// for (int i = 0; i < 22; i++) {// System.out.println(worker.nextId());// } }}