文章目录
- 1、雪花算法概述
- 2、雪花算法结构
- 3、雪花算法生成的 ID 性质
- 4、雪花算法的优点
- 5、雪花算法的缺点
1、雪花算法概述
Snowflake 是 twitter 开发的全局唯一 ID 生成服务。
Twitter 的分布式雪花算法 Snowflake，经测试 Snowflake 每秒能够产生 26 万个自增可排序的ID
- twitter 的 Snowflake 生 成ID能够按照时间有序生成
- Snowflake 算法生成 id 的结果是一 个 64bit 大小的整数， 为一个 Long 型(转换成字符串后长度最多 19)。
- 分布式系统内不会产生 ID 碰撞(由 datacenter 和 workerld 作区分)并且效率较高。
分布式系统中，有一些需要使用全局唯一 ID 的场景， 生成ID的基本要求如下：
- 在分布式的环境下必须全局且唯一 。
- 一般都需要单调递增，因为一般唯一ID都 会存到数据库，而 innodb 的特性就是将内容存储在主键索引树上的叶子节点而且是从左往右，递增的，所以考虑到数据库性能，一般生成的 id 也最好是单调递增。为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUID,但是 UUID 有一些缺点， 首先他相对比较长，另外 UUID 一般是无序的。
- 可能还会需要无规则，因为如果使用唯一 ID 作为订单号这种，为了不让别人知道一天的订单量是多少，就需要这个规则。
2、雪花算法结构
上图的号段解析:
- 1bit 不使用，因为二进制中最高位是符号位，1 表示负数，0 表示正数。生成的 id 一般都是用整数，所以最高位固定为 0。
- 41bit 时间戳，用来记录时间戳，亳秒级。
- 41位可以表示2^{41}-1个数字，
- 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0)，可以表示的数值范围是: 0至2^{41}-1， 减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
- 也就是说41位可以表示2{41}-1个亳秒的值，转化成单位年则是(2{41-1)/ (1000 *60 * 60 * 24“365) = 69年
- 10bit 工作机器 id， 用来记录工作机器的 id。
- 可以部署在2^{10}= 1024个节点，包括5位 datacenterld(数据中心id) 和5位 workerld(机器码id)。即使用 机房号 + 机器号的方式划分每一台机器。
- 5位(bit) 可以表示的最大正整数是2^(5}-1=31, 即可以用0、1、2、3、…1这32个数字， 来表示不同的 datecenterld 或 workerld。
- 12bit 序列号，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
- 12位(bit) 可以表示的最大正整数是2^{12}-1 = 4095， 即可以用 0、1、2、3、…4094 这 4095 个数字，来表示同一机器同一时间截(亳秒)内产生的 4095 个ID序号。
3、雪花算法生成的 ID 性质
Snowflake 可以保证:
所有生成的 id 按时间趋势递增
整个分布式系统内不会产生重复 id (因为有datacenterld和Iworkerld来做区分)
即保证了：
- 全局唯一性
- 趋势递增性
- 信息安全
- 包含了时间戳
- 主键只有 19 个字符（小于 UUID 的32个字符）
4、雪花算法的优点
毫秒数在高位，自增序列在低位，整个 ID 都是趋势递增的。
不依赖数据库第三方系统（区别于 Redis 集群生成的分布式 ID），以服务的方式部署，稳定性更高，生成 ID 的性能也常高。
可以根据自身业务特性分配 bit 位，非常灵活。
5、雪花算法的缺点
依赖于机器时钟，如果机器时钟回拨了，会导致重复 ID 生成。
在单机上是递增的，但是在分布式环境下，每台机器的时钟不一定完全同步，所以不能满足严格递增，只能满足趋势递增。
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