高并发之 - 全局有序唯一id Snowflake 应用实战

前言

本篇主要介绍高并发算法Snowflake是怎么应用到实战项目中的。

对于怎么理解Snowflake算法，大家可以从网上搜索‘Snowflake’，大量资源可供查看，这里就不一一详诉，这里主要介绍怎么实战应用。

对于不理解的，可以看看这篇文章  Twitter-Snowflake，64位自增ID算法详解

为什么有Snowflake算法的出现呢？

首先它是Twitter提出来的。

前世今生

以前我们可以用UUID作为唯一标识，但是UUID是无序的，又是英文、数字、横杆的结合。当我们要生成有序的id并且按时间排序时，UUID必然不是最好的选择。

当我们需要有序的id时，可以用数据库的自增长id，但是在当今高并发系统时代下，自增长id速度太慢，满足不了需求。然而，对于有‘有序的id按时间排序’这一需求时，Twitter提出了它的算法，并且用于Twitter中。

需要注意的地方

可达并发量根据不同的配置不同，每秒上万并发量不成问题。

id可用时间：69年

使用限制

使用Snowflake其实有个限制，就是必须知道运行中是哪台机器。比如我们用Azure云，配置了10个实例（机器），要知道这10个机器是哪一台。

开始用Snowflake

首先，直接贴Snowflake算法代码，算法怎么实现就不具体说：（C#版，java版的代码也一样实现）

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp6
{
    /// <summary>
    /// From: https://github.com/twitter/snowflake
    /// An object that generates IDs.
    /// This is broken into a separate class in case
    /// we ever want to support multiple worker threads
    /// per process
    /// </summary>
    public class IdWorker
    {
        private long workerId;
        private long datacenterId;
        private long sequence = 0L;

        private static long twepoch = 1288834974657L;

        /// <summary>
        /// 机器标识位数
        /// </summary>
        private static long workerIdBits = 5L;

        /// <summary>
        /// //数据中心标识位数
        /// </summary>
        private static long datacenterIdBits = 5L;

        /// <summary>
        /// //机器ID最大值
        /// </summary>
        private static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << (int)workerIdBits);

        /// <summary>
        /// //数据中心ID最大值
        /// </summary>
        private static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << (int)datacenterIdBits);

        /// <summary>
        ///  //毫秒内自增位
        /// </summary>
        private static long sequenceBits = 12L;

        /// <summary>
        /// //机器ID偏左移12位
        /// </summary>
        private long workerIdShift = sequenceBits;

        /// <summary>
        /// //数据中心ID左移17位
        /// </summary>
        private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

        /// <summary>
        ///  //时间毫秒左移22位
        /// </summary>
        private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
        private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << (int)sequenceBits);

        private long lastTimestamp = -1L;

        private static object syncRoot = new object();

        /// <summary>
        ///
        /// </summary>
        /// <param name="workerId">机器id，哪台机器。最大31</param>
        /// <param name="datacenterId">数据中心id，哪个数据库，最大31</param>
        public IdWorker(long workerId, long datacenterId)
        {

            // sanity check for workerId
            if (workerId > maxWorkerId || workerId < )
            {
                throw new ArgumentException(string.Format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
            }
            if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < )
            {
                throw new ArgumentException(string.Format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
            }
            this.workerId = workerId;
            this.datacenterId = datacenterId;
        }

        public long nextId()
        {
            lock (syncRoot)
            {
                long timestamp = timeGen();

                if (timestamp < lastTimestamp)
                {
                    throw new ApplicationException(string.Format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
                }

                if (lastTimestamp == timestamp)
                {
                    sequence = (sequence + ) & sequenceMask;
                    if (sequence == )
                    {
                        timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
                    }
                }
                else
                {
                    sequence = 0L;
                }

                lastTimestamp = timestamp;

                return ((timestamp - twepoch) << (int)timestampLeftShift) | (datacenterId << (int)datacenterIdShift) | (workerId << (int)workerIdShift) | sequence;
            }
        }

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

        protected long timeGen()
        {
            return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(, , , , , , DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;
        }
    }
}

怎么用呢？

直接用

 IdWorker idWorker = new IdWorker(, );
 long id = idWorker.nextId();

说明

workerId是机器id，表示分布式环境下的那台机器。datacenterId是数据库中心，表示哪个数据库中心。这里的机器id与数据库中心id最大是31。

我们看到nextId方法里面是用锁来生成id的。

然而我们怎么真正地应用到我们实际的项目中呢？

Snowflake运用到项目中

例如，我们分布式有三台机器，1个数据库。

那么workerId分别在机器A/B/C中的值为1/2/3，datacenterId都为0。

这个配置好了之后，那么我们怎么在代码里面编写呢？

比如，对于一个web应用，我们都知道，在客户端请求时，服务器都会生成一个Controller，那么怎么保证IdWorker实例只能在一台服务器中存在一个呢？

答案大家都知道，是静态属性（当然也可以单例）。下面我们用控制台程序来模仿一下controller的请求，当10个线程请求时会发生什么情况。

模仿的Controller如下：

    class TestIdWorkerController
    {
        private static readonly IdWorker _idWorker = new IdWorker(, );

        public void GenerateId(HashSet<long> set)
        {

            int i = ;
            while (true)
            {
                if (i++ == )
                    break;

                long id = _idWorker.nextId();
                lock (set)
                {
                    if (!set.Add(id))
                        Console.WriteLine($"same id={id}");
                }

            }
        }

    }

我们看到，id会生成1000000个，并且如果有相同的时候打印出来相同的id。（这里为什么用锁来锁住HashSet，因为HashSet线程不是安全的，所以要用锁）

下面我在主程序中，开启10个线程，分别来new一次TestIdWorkerController，new一次Thread。

        static void Main(string[] args)
        {

            //存放id的集合
            HashSet<long> set = new HashSet<long>();

            //启动10个线程
            for (int i = ; i < ; i++)
            {
                TestIdWorkerController testIdWorker = new TestIdWorkerController();
                Thread thread = new Thread(() => testIdWorker.GenerateId(set));
                thread.Start();
            }

            //每秒钟打印当前生成的状态
            while (true)
            {
                Console.WriteLine($"set.count={set.Count}");
                Thread.Sleep( * );
            }

        }

我们看到，每秒打印输出的集合，如何输出的集合数量=1000000（id数）*10（线程数），也侧面验证了没有重复。

从上图看出，执行完毕，并且没打印same，结果也为1000000（id数）*10（线程数）。所以尽情的所用吧。

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