简介
自然界不存在两片完全一样的雪花,每一片都是独一无二的,雪花算法的命名由此而来,所有雪花算法表示生成的ID唯一,且生成的ID是按照一定的结构组成。
组成结构
上图可以看到雪花算法的结构由四部分组成,首位无效符,所以我们主要看后面三部分
- 第一部分:由41位的时间戳组成,可以提高查询速度。
- 第二部分:由10位机器码组成,适用于分布式环境下各节点进行标记,10位的长度最多支持部署1024个节点。
- 第三部分:由12位序列号组成,可以同一节点同一毫秒生成多个2^12 - 1(4095)个ID序号。
由于生成的id按时间戳生成,所以ID是按时间递增
分布式系统内不会产生重复ID
使用
环境: .Net Core 3.0
先NuGet一下SnowFlake,这里使用的是Snowflake.Core
下面是实例Demo
private static List<string> list = new List<string>();
static void Main(string[] args)
{
Snowflake.Core.IdWorker work = new Snowflake.Core.IdWorker(1, 1);
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
var id = work.NextId();
if (list.Contains(id.ToString()))
{
Console.WriteLine("存在");
}
else
{
list.Add(id.ToString());
Console.WriteLine(id.ToString());
}
}
}
Code
使用时创建IdWorder对象需要单例,如果重复创建会造成重复生成重复ID
最后附上源码
/**
* Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake
* @author MENG
* @create 2018-08-23 10:21
**/
public class SnowFlake {
/**
* 起始的时间戳
*/
private final static long START_STMP = 1480166465631L;
/**
* 每一部分占用的位数
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数
private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数
/**
* 每一部分的最大值
*/
private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
private long datacenterId; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳
public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
}
this.datacenterId = datacenterId;
this.machineId = machineId;
}
/**
* 产生下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long currStmp = getNewstmp();
if (currStmp < lastStmp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
}
if (currStmp == lastStmp) {
//相同毫秒内,序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStmp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒内,序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStmp = currStmp;
return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
| sequence; //序列号部分
}
private long getNextMill() {
long mill = getNewstmp();
while (mill <= lastStmp) {
mill = getNewstmp();
}
return mill;
}
private long getNewstmp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(1, 1);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
}
}
View Code
总结
组成结构大致分为了无效位、时间位、机器位和序列号位。其特点是自增、有序、纯数字组成查询效率高且不依赖于数据库。适合在分布式的场景中应用,可根据需求调整具体实现细节。