程序员刘杨

———没有写不出的程序,只有不努力的程序员。

2018年03月25日   码农之路   2,760 次浏览

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关于snowflake算法的介绍和原理这里不过多说明了,网上有很多。

这里简单描述下SnowflakeUtil的优点:

1、做为底层工具使用,可用于数据库主键、订单编号……
2、不依赖数据库,速度快
3、可有序生成
4、可分布式部署

当然缺点也是有的,我相信看了下面SnowflakeUtil的朋友自然能够明白。

下面是SnowflakeUtil类的代码:

package cn.yyjjssnn.utils;

/**
 * 本类主要用于生成主键ID,方法参考twitter的SnowFlake。<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。<br>
 * SnowFlake的示例结构如下(每部分用-分开):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 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SnowflakeIdUtil类的twepoch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,可以合在一起使用,也可以分开使用<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>
 */
public class SnowflakeUtil {

	/** 序列id所占的位数 支持每毫秒产生1024个id序号 */
	private final long sequenceBits = 10L;
	/** 机器id所占的位数 支持256台机器 */
	private final long workerIdBits = 8L;
	/** 区域id所占的位数 支持32个区域(即支持最大机器数为256*32=8192) */
	private final long datacenterIdBits = 5L;
	/** 开始时间截 (2018-01-01 00:00:00) 可使用至2052年 */
	private final long twepoch = 1514736000000L;

	/** 机器id左移位 */
	private final long workerIdShift = sequenceBits;
	/** 区域id左移位 */
	private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
	/** 时间截左移位 */
	private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

	/** 生成序列的掩码 */
	private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
	/** 支持的最大机器id */
	private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
	/** 支持的最大区域id */
	private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

	/** 当前毫秒内序列 */
	private long sequence = 0L;
	/** 当前机器id */
	private long workerId;
	/** 当前区域id */
	private long datacenterId;
	/** 上次生成ID的时间截 */
	private long lastTimestamp = -1L;
	
	/** 一台机子只需要一个实例,以保证产生有序的、不重复的ID */
	private static SnowflakeUtil snowflakeUtil = new SnowflakeUtil();

	private SnowflakeUtil() {
		// 设置workerId和datacenterId
		// TODO workerId和datacenterId可以通过数据库、配置文件、缓存等方式获取,这里为方便演示默认都设置为0
		long workerId = 0;
		long datacenterId = 0;

		if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
			throw new IllegalArgumentException(
					String.format("workerId(0~%d)设置错误", maxWorkerId));
		}
		if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
			throw new IllegalArgumentException(
					String.format("datacenterId(0~%d)设置错误", maxDatacenterId));
		}
		this.workerId = workerId;
		this.datacenterId = datacenterId;
	}
	
	public static SnowflakeUtil getInstance() {
		return snowflakeUtil;
	}

	/**
	 * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
	 * @return SnowflakeId
	 */
	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
		// 也就是说当应用运行时是不能将时钟改小的,要么异常退出,要么ID重复
		if (timestamp < lastTimestamp) {
			throw new RuntimeException(String.format("系统时钟回退%d秒", 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;
	}

	/**
	 * 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
	 */
	protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
		long timestamp = timeGen();
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = timeGen();
		}
		return timestamp;
	}

	/**
	 * 返回以毫秒为单位的当前时间
	 * @return 当前时间(毫秒)
	 */
	protected long timeGen() {
		// 考虑到当前系统时钟不准确以及修改时钟产生的ID问题,
		// 这里可以根据自身业务使用网络时钟或其他更加准确及稳定的时钟
		return System.currentTimeMillis();
	}
}

下面是测试代码:

package cn.yyjjssnn.utils;

import java.util.Hashtable;
import java.util.Map;

public class SnowflakeUtilTest {
	public static void main(String[] args) {
		// 模拟多线程同时获取ID
		for (int i = 0; i < 100; i++) {
			new SnowflakeUtilTestThread("线程" + i).start();
		}
	}
}

class SnowflakeUtilTestThread extends Thread {
	private static Map<String, Long> existId = new Hashtable<String, Long>();

	public SnowflakeUtilTestThread(String name) {
		super(name);
	}

	@Override
	public void run() {
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			long id = SnowflakeUtil.getInstance().nextId();
			if (existId.containsKey(id + "")) {
				throw new RuntimeException("ID重复");
			}
			existId.put(id + "", id);
			System.out.println(getName() + "获取ID:" + id + ",当前ID总数:" + existId.size());
		}
	}
}

下面是测试结果:

……
线程1获取ID:63578301855170593,当前ID总数:99962
线程73获取ID:63578301855170596,当前ID总数:99965
线程73获取ID:63578301855170598,当前ID总数:99967
线程47获取ID:63578301855170595,当前ID总数:99964
线程73获取ID:63578301855170599,当前ID总数:99968
线程1获取ID:63578301855170597,当前ID总数:99966
线程73获取ID:63578301855170601,当前ID总数:99970
线程73获取ID:63578301855170602,当前ID总数:99971
线程73获取ID:63578301855170603,当前ID总数:99972
线程73获取ID:63578301855170604,当前ID总数:99973
线程73获取ID:63578301855170605,当前ID总数:99974
线程73获取ID:63578301855170606,当前ID总数:99975
线程73获取ID:63578301855170607,当前ID总数:99976
线程73获取ID:63578301855170608,当前ID总数:99977
线程73获取ID:63578301855170609,当前ID总数:99978
……
线程73获取ID:63578301855170626,当前ID总数:99995
线程73获取ID:63578301855170627,当前ID总数:99996
线程73获取ID:63578301855170628,当前ID总数:99997
线程73获取ID:63578301855170629,当前ID总数:99998
线程73获取ID:63578301855170630,当前ID总数:99999
线程73获取ID:63578301863559168,当前ID总数:100000

 

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