分佈式ID生成方案（二）：SnowFlake雪花算法

雪花算法（SnowFlake） 是twitter公司內部分佈式項目採用的ID生成算法，開源後廣受國內大廠的好評，在該算法影響下各大公司相繼開發出各具特色的分佈式生成器。

SnowFlake算法生成id的結果是一個64bit大小的整數，它的結構如下圖：

Snowflake生成的是Long類型的ID，一個Long類型佔8個字節，每個字節佔8比特，也就是說一個Long類型佔64個比特。

Snowflake ID組成結構：正數位（佔1比特）+ 時間戳（佔41比特）+ 機器ID（佔5比特）+ 數據中心（佔5比特）+ 自增值（佔12比特），總共64比特組成的一個Long類型。

• 第一個bit位（1bit）：Java中long的最高位是符號位代表正負，正數是0，負數是1，一般生成ID都爲正數，所以默認爲0

• 時間戳部分（41bit）：毫秒級的時間，不建議存當前時間戳，而是用（當前時間戳 - 固定開始時間戳）的差值，可以使產生的ID從更小的值開始；41位的時間戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年

• 工作機器id（10bit）：也被叫做workId，這個可以靈活配置，機房或者機器號組合都可以

• 序列號部分（12bit）：自增值支持同一毫秒內同一個節點可以生成4096個ID

雪花算法生成ID完整工具類代碼如下：

package com.my.blog.website.utils;
 
import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.lang3.SystemUtils;
 
import java.net.Inet4Address;
import java.net.UnknownHostException;
 
/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的結構如下(每部分用-分開):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位標識，由於long基本類型在Java中是帶符號的，最高位是符號位，正數是0，負數是1，所以id一般是正數，最高位是0<br>
 * 41位時間截(毫秒級)，注意，41位時間截不是存儲當前時間的時間截，而是存儲時間截的差值（當前時間截 - 開始時間截)
 * 得到的值），這裏的的開始時間截，一般是我們的id生成器開始使用的時間，由我們程序來指定的（如下下面程序IdWorker類的startTime屬性）。41位的時間截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的數據機器位，可以部署在1024個節點，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列，毫秒內的計數，12位的計數順序號支持每個節點每毫秒(同一機器，同一時間截)產生4096個ID序號<br>
 * 加起來剛好64位，爲一個Long型。<br>
 * SnowFlake的優點是，整體上按照時間自增排序，並且整個分佈式系統內不會產生ID碰撞(由數據中心ID和機器ID作區分)，並且效率較高，經測試，SnowFlake每秒能夠產生26萬ID左右。
 */
public class SnowflakeIdWorker {
 
    // ==============================Fields===========================================
    /** 開始時間截 (2015-01-01) */
    private final long twepoch = 1489111610226L;
 
    /** 機器id所佔的位數 */
    private final long workerIdBits = 5L;
 
    /** 數據標識id所佔的位數 */
    private final long dataCenterIdBits = 5L;
 
    /** 支持的最大機器id，結果是31 (這個移位算法可以很快的計算出幾位二進制數所能表示的最大十進制數) */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 
    /** 支持的最大數據標識id，結果是31 */
    private final long maxDataCenterId = -1L ^ (-1L << dataCenterIdBits);
 
    /** 序列在id中佔的位數 */
    private final long sequenceBits = 12L;
 
    /** 機器ID向左移12位 */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
 
    /** 數據標識id向左移17位(12+5) */
    private final long dataCenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
 
    /** 時間截向左移22位(5+5+12) */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
 
    /** 生成序列的掩碼，這裏爲4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
 
    /** 工作機器ID(0~31) */
    private long workerId;
 
    /** 數據中心ID(0~31) */
    private long dataCenterId;
 
    /** 毫秒內序列(0~4095) */
    private long sequence = 0L;
 
    /** 上次生成ID的時間截 */
    private long lastTimestamp = -1L;
 
    private static SnowflakeIdWorker idWorker;
 
    static {
        idWorker = new SnowflakeIdWorker(getWorkId(),getDataCenterId());
    }
 
    //==============================Constructors=====================================
    /**
     * 構造函數
     * @param workerId 工作ID (0~31)
     * @param dataCenterId 數據中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long dataCenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("workerId can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("dataCenterId can't be greater than %d or less than 0", maxDataCenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
    }
 
    // ==============================Methods==========================================
    /**
     * 獲得下一個ID (該方法是線程安全的)
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
 
        //如果當前時間小於上一次ID生成的時間戳，說明系統時鐘回退過這個時候應當拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
 
        //如果是同一時間生成的，則進行毫秒內序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒內序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //時間戳改變，毫秒內序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }
 
        //上次生成ID的時間截
        lastTimestamp = timestamp;
 
        //移位並通過或運算拼到一起組成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (dataCenterId << dataCenterIdShift)
                | (workerId << workerIdShift)
                | sequence;
    }
 
    /**
     * 阻塞到下一個毫秒，直到獲得新的時間戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的時間截
     * @return 當前時間戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
 
    /**
     * 返回以毫秒爲單位的當前時間
     * @return 當前時間(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
 
    private static Long getWorkId(){
        try {
            String hostAddress = Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress();
            int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostAddress);
            int sums = 0;
            for(int b : ints){
                sums += b;
            }
            return (long)(sums % 32);
        } catch (UnknownHostException e) {
            // 如果獲取失敗，則使用隨機數備用
            return RandomUtils.nextLong(0,31);
        }
    }
 
    private static Long getDataCenterId(){
        int[] ints = StringUtils.toCodePoints(SystemUtils.getHostName());
        int sums = 0;
        for (int i: ints) {
            sums += i;
        }
        return (long)(sums % 32);
    }
 
 
    /**
     * 靜態工具類
     *
     * @return
     */
    public static synchronized Long generateId(){
        long id = idWorker.nextId();
        return id;
    }
}

測試代碼：

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(System.currentTimeMillis());
    long startTime = System.nanoTime();
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new Thread(() ->{
            for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                long id = SnowflakeIdWorker.generateId();
                System.out.println(id);
            }
            countDownLatch.countDown();
        }).start();
    }
    System.out.println((System.nanoTime()-startTime)/1000000+"ms");
}

雪花算法提供了一個很好的設計思想，雪花算法生成的ID是趨勢遞增，不依賴數據庫等第三方系統，以服務的方式部署，穩定性更高，生成ID的性能也是非常高的，而且可以根據自身業務特性分配bit位，非常靈活。

但是雪花算法強依賴機器時鐘，如果機器上時鐘回撥，會導致發號重複或者服務會處於不可用狀態。如果恰巧回退前生成過一些ID，而時間回退後，生成的ID就有可能重複。官方對於此並沒有給出解決方案，而是簡單的拋錯處理，這樣會造成在時間被追回之前的這段時間服務不可用。

很多其他類雪花算法也是在此思想上的設計然後改進規避它的缺陷，百度 UidGenerator 和 美團分佈式ID生成系統 Leaf 中snowflake模式都是在 snowflake 的基礎上演進出來的。