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分布式唯一Id

分布式唯一Id

作者: 意大利大炮 | 来源:发表于2021-06-18 16:46 被阅读0次

目标

  • Long类型
  • 分布式使用全局不重复
  • 递增
  • 高并发

实现思路

  • Long类型十进制下大约19位,二进制下64位,最高位标示正负(1负0正)
  • 拼接方式(从左至右位次降低):时间戳(41位)、服务标识(10位)、毫秒内序列(12位)
    1. 时间戳:完整时间戳在2039-09-07 23:47:36时,达到42位,故这里使用时间戳差值(当前时间戳 - 2020-01-01的时间戳),此差值在2089年前都会保持在42位。
    2. 服务标识:最值1023;标识不同服务(根据业务调整)
    4. 毫秒内序列:最大值4095;超过最大值需要睡眠至下一毫秒
  • 理论上每毫秒承受4095次并发、每秒4095000次;

代码实现

/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 0000000000 - 000000000000 <br>
 * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br>
 * 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号<br>
 * 加起来刚好64位,为一个Long型。<br>
 * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
 */
public class IdWorker {

    // 开始时间戳
    private final long start = 1577808000000L;
    // 毫秒内序列占用位数
    private final long sequenceBits = 12;
    // 服务标识占用位数
    private final long serviceIdentificationBits = 10;
    // 服务标识左移位数
    private final long siLeftShift = serviceIdentificationBits;
    // 时间戳左移位数
    private final long sLeftShift = siLeftShift + sequenceBits;
    // 服务标识;TODO 需要根据业务初始化
    private final long serviceIdentification = 0;

    // 序列最大值:4095
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    // 标识最后一次生成id的时间,用以保证时间不回退
    private long lastTime;
    // 毫秒内序列,标识最后一次序列
    private long sequence = 0L;

    public static IdWorker idWorker = new IdWorker();
    public static IdWorker getInstance() {
        return idWorker;
    }

    public long getNext() {
        long time = System.currentTimeMillis();
        if (time < lastTime) {
            throw new RuntimeException("时间不允许后退, time: " + time + ", lastTime: " + lastTime);
        } else if (time == lastTime) {
            // 同一毫秒内,计算毫秒序列
            if ((sequence = (sequence + 1) & sequenceMask) < 0) {
                time = tilNextMillis(time);
            }
        } else {
            // 不同毫秒,使用初始序列;
            sequence = 0L;
        }

        lastTime = time;

        return ((time - start ) << sLeftShift)
                | (serviceIdentification << serviceIdentificationBits)
                | (sequence << sLeftShift);
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

缺陷

  • 时间戳达到42位时,需重新调整策略
  • 存在机器时间不一致问题

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