分布式ID方案SnowFlake雪花算法分析

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1、算法

SnowFlake算法生成的数据组成结构如下：

在java中用long类型标识，共64位（每部分用-分开）：

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000000000 00

• 1位标识，0表示正数。
• 41位时间戳，当前时间的毫秒减去开始时间的毫秒数。可用 (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年。
• 5位数据中心标识，可支持(1L << 5) = 32个数据中心。
• 5位机器标识，每个数据中心可支持(1L << 5) = 32个机器标识。
• 12位序列号，每个节点每一毫秒支持(1L << 12) = 4096个序列号。

2、Java版本实现

/**
 * 雪花算法<br>
 * 在java中用long类型标识，共64位（每部分用-分开）：<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000000000 00<br>
 * 1位标识，0表示正数。<br>
 * 41位时间戳，当前时间的毫秒减去开始时间的毫秒数。可用 (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年。<br>
 * 5位数据中心标识，可支持(1L << 5) = 32个数据中心。<br>
 * 5位机器标识，每个数据中心可支持(1L << 5) = 32个机器标识。<br>
 * 12位序列号，每个节点每一毫秒支持(1L << 12) = 4096个序列号。<br>
 */
public class SnowflakeIdWorker {
    /**
     * 机器标识
     */
    private long workerId;
    /**
     * 数据中心标识
     */
    private long dataCenterId;
    /**
     * 序列号
     */
    private long sequence;
    /**
     * 机器标识占用5位
     */
    private long workerIdBits = 5L;
    /**
     * 数据中心标识占用5位
     */
    private long dataCenterIdBits = 5L;
    /**
     * 12位序列号
     */
    private long sequenceBits = 12L;

    /**
     * 12位序列号支持的最大正整数
     * ....... 00001111 11111111
     * 2^12-1 = 4095
     */
    private long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits);

    /**
     * The Worker id shift.
     * 12位
     */
    private long workerIdShift = sequenceBits;
    /**
     * The Data center id shift.
     * 12 + 5 = 17位
     */
    private long dataCenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    /**
     * The Timestamp shift.
     * 12 + 5 + 5 = 22位
     */
    private long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
    /**
     * 开始时间戳毫秒
     */
    private long startEpoch = 29055616000L;
    /**
     * The Last timestamp.
     */
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long dataCenterId, long sequence) {
        // 检查workerId是否正常
        /*
          机器标识最多支持的最大正整数
          -1的补码：
          11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111
          -1 左移 5 位，高位溢出，低位补0：
          11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11100000
          取反：
          00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111
          转10进制：
          16 + 8 + 4 + 2 + 1 = 31
         */
        long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("工作Id不能大于%d或小于0", maxWorkerId));
        }

        /*
          数据中心最多支持的最大正整数31
         */
        long maxDataCenterId = ~(-1L << dataCenterIdBits);
        if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("数据中心Id不能大于%d或小于0", maxDataCenterId));
        }

        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    private synchronized long nextId() {
        //获取当前时间毫秒数
        long timestamp = timeGen();

        //如果当前时间毫秒数小于上一次的时间戳
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            System.err.printf("时钟发生回调，拒绝生成ID,直到： %d.", lastTimestamp);
            throw new RuntimeException(String.format("时钟发生回调，  拒绝为 %d 毫秒生成ID。",
                    lastTimestamp - timestamp));
        }

        //当前时间毫秒数与上次时间戳相同，增加序列号
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            //假设sequence=4095
            //(4095 + 1) & 4095
            //4096:  ....... 00010000 00000000
            //4095:  ....... 00001111 11111111
            //       ....... 00000000 00000000
            //最终sequence为0，即sequence发生溢出。
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //如果发生序列号为0，即当前毫秒数的序列号已经溢出，则借用下一毫秒的时间戳
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            //当前毫秒数大于上次的时间戳，序列号为0
            sequence = 0;
        }

        //更新
        lastTimestamp = timestamp;

        //生成ID算法，左移几位，则后面加几个0。
        //1、当前时间的毫秒数-开始时间的毫秒数，结果左移22位
        // 假设：timestamp - startEpoch = 1
        // 二进制:
        // 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001
        // 左移22位:
        // 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01000000 00000000 00000000
        //2、dataCenterId左移17位
        // 假设：dataCenterId = 1
        // 二进制:
        // 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001
        // 左移17位:
        // 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000010 00000000 00000000

        //3、workerId左移12位
        // 假设：workerId = 1
        // 二进制:
        // 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001
        // 左移12位:
        // 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00010000 00000000
        //4、最后的所有结果按位`或`
        //假设：sequence = 1
        //00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01000000 00000000 00000000
        //00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000010 00000000 00000000
        //00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00010000 00000000
        //00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001
        //00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01000010 00010000 00000001
        //结果： 0 - 0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01 - 00001 - 00001 - 0000 00000001

        return ((timestamp - startEpoch) << timestampShift) |
                (dataCenterId << dataCenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    /**
     * 获取下一秒
     *
     * @param lastTimestamp the last timestamp
     * @return the long
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        //获取当前毫秒数
        long timestamp = timeGen();
        //只要当前的毫秒数小于上次的时间戳，就一直循环，大于上次时间戳
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            //获取当前毫秒数
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 获取当前毫秒数
     *
     * @return the long
     */
    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker worker = new SnowflakeIdWorker(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            long id = worker.nextId();
            System.out.println(id);
            System.out.println(Long.toString(id).length());
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(Long.toBinaryString(id).length());
        }
    }

}

3、难点

Tips: 左移几位，则后面加几个0。

3.1、计算机器标识最多支持的最大正整数

private long workerIdBits = 5L;
long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);

计算过程：

• -1的补码：
  
  11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111
• -1 左移 5 位，高位溢出，低位补0：
  
  11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11100000
• 取反：
  
  00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111
• 转10进制：
  
  16 + 8 + 4 + 2 + 1 = 31

3.2、sequence溢出处理

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

计算过程:

假设sequence=4095：

• (4095 + 1) & 4095
• 4096: ....... 00010000 00000000
• 4095: ....... 00001111 11111111
• 按位与 ....... 00000000 00000000
• 最终sequence为0，即sequence发生溢出。

3.3、ID计算

((timestamp - startEpoch) << timestampShift) |
(dataCenterId << dataCenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence

计算过程：

• 当前时间的毫秒数-开始时间的毫秒数，结果左移22位

假设：timestamp - startEpoch = 1

二进制: 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

左移22位: 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01000000 00000000 00000000

• dataCenterId左移17位

假设：dataCenterId = 1

二进制: 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

左移17位: 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000010 00000000 00000000

• workerId左移12位

假设：workerId = 1

二进制: 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

左移12位: 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00010000 00000000

• 最后的所有结果按位或

假设：sequence = 1

00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01000000 00000000 00000000

00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000010 00000000 00000000

00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00010000 00000000

00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01000010 00010000 00000001

• 结果：

0 - 0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 01 - 00001 - 00001 - 0000 00000001

符合SnowFlake算法数据组成结构。

参考

理解分布式id生成算法SnowFlake

Twitter雪花算法SnowFlake算法的java实现

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