一、为何要用雪花算法
问题产生的背景
现如今越来越多的公司都在用分布式、微服务，那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分，然后当数据量上来的时候也会进行分表，那么随之而来的就是分表以后id的问题。
例如之前单体项目中一个表中的数据主键id都是自增的，mysql是利用autoincrement来实现自增，而oracle是利用序列来实现的，但是当单表数据量上来以后就要进行水平分表，阿里java开发建议是单表大于500w的时候就要分表，但是具体还是得看业务，如果索引用的号的话，单表千万的数据也是可以的。水平分表就是将一张表的数据分成多张表，那么问题就来了如果还是按照以前的自增来做主键id，那么就会出现id重复，这个时候就得考虑用什么方案来解决分布式id的问题了。
解决方案
1、数据库表
可以在某个库中专门维护一张表，然后每次无论哪个表需要自增id的时候都去查这个表的记录，然后用for update锁表，然后取到的值加一，然后返回以后把再把值记录到表中，但是这个方法适合并发量比较小的项目，因此每次都得锁表。
2、redis
因为redis是单线程的，可以在redis中维护一个键值对，然后哪个表需要直接去redis中取值然后加一，但是这个跟上面一样由于单线程都是对高并发的支持不高，只适合并发量小的项目。
3、uuid
可以使用uuid作为不重复主键id，但是uuid有个问题就是其是无序的字符串，如果使用uuid当做主键，那么主键索引就会失效。
4、雪花算法
雪花算法是解决分布式id的一个高效的方案，大部分互联网公司都在使用雪花算法，当然还有公司自己实现其他的方案。
二、雪花算法
原理
雪花算法就是使用64位long类型的数据存储id，最高位一位存储0或者1,0代表整数，1代表负数，一般都是0，所以最高位不变，41位存储毫秒级时间戳，10位存储机器码（包括5位datacenterId和5位workerId），12存储序列号。这样最大2的10次方的机器，也就是1024台机器，最多每毫秒每台机器产生2的12次方也就是4096个id。（下面有代码实现）
但是一般我们没有那么多台机器，所以我们也可以使用53位来存储id。为什么要用53位？
因为我们几乎都是跟web页面打交道，就需要跟js打交道，js支持最大的整型范围为53位，超过这个范围就会丢失精度，53之内可以直接由js读取，超过53位就需要转换成字符串才能保证js处理正确。53存储的话，32位存储秒级时间戳，5位存储机器码，16位存储序列化，这样每台机器每秒可以生产65536个不重复的id。
缺点
由于雪花算法严重依赖时间，所以当发生服务器时钟回拨的问题是会导致可能产生重复的id。当然几乎没有公司会修改服务器时间，修改以后会导致各种问题，公司宁愿新加一台服务器也不愿意修改服务器时间，但是不排除特殊情况。
如何解决时钟回拨的问题？可以对序列化的初始值设置步长，每次触发时钟回拨事件，则其初始步长就加1w，可以在下面代码的第85行来实现，将sequence的初始值设置为10000。
三、代码实现
64位的代码实现：
package com.yl.common;
public class SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields===========================================
private final long twepoch = 1577808000000L;
private final long workerIdBits = 5L;
private final long datacenterIdBits = 5L;
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private final long sequenceBits = 12L;
private final long workerIdShift = sequenceBits;
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence = 0L;
private long lastTimestamp = -1L;
//==============================Constructors=====================================
public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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;
}
// ==============================Methods==========================================
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
//如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//时间戳改变，毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;
//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) //
| (workerId << workerIdShift) //
| sequence;
}
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
//==============================Test=============================================
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(id);
}
}
}补充知识：雪花算法实现分布式自增长ID
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
public class IdWorker {
// 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）
private final static long twepoch = 1288834974657L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long datacenterIdBits = 5L;
// 机器ID最大值
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 数据中心ID最大值
private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
// 毫秒内自增位
private final static long sequenceBits = 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
// 数据中心ID左移17位
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// 时间毫秒左移22位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private static long lastTimestamp = -1L;
// 0，并发控制
private long sequence = 0L;
private final long workerId;
// 数据标识id部分
private final long datacenterId;
public IdWorker(){
this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
}
public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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;
}
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 当前毫秒内，则+1
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
// 当前毫秒内计数满了，则等待下一秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
// ID偏移组合生成最终的ID，并返回ID
long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;
return nextId;
}
private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuffer mpid = new StringBuffer();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (!name.isEmpty()) {
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
}
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
if (network == null) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
| (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
id = id % (maxDatacenterId + 1);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
}
return id;
}
}
以上这篇利用mysql实现的雪花算法案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持自学编程网。
