详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake(附演算验证过程)

详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake，附演算验证过程

2017年01月22日 14:44:40

url: http://blog.csdn.net/li396864285/article/details/54668031

1.snowflake简介

互联网快速发展的今天，分布式应用系统已经见怪不怪，在分布式系统中，我们需要各种各样的ID，既然是ID那么必然是要保证全局唯一，除此之外，不同当业务还需要不同的特性，比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高，吞吐大；比如某些银行类业务，需要按每日日期制定交易流水号；又比如我们希望用户的ID是随机的，无序的，纯数字的，且位数长度是小于10位的。等等，不同的业务场景需要的ID特性各不一样，于是，衍生了各种ID生成器，但大多数利用数据库控制ID的生成，性能受数据库并发能力限制，那么有没有一款不需要依赖任何中间件（如数据库，分布式缓存服务等）的ID生成器呢？本着取之于开源，用之于开源的原则，今天，特此介绍Twitter开源的一款分布式自增ID算法snowflake，并附上算法原理推导和演算过程！

snowflake算法是一款本地生成的（ID生成过程不依赖任何中间件，无网络通信），保证ID全局唯一，并且ID总体有序递增，性能每秒生成300w＋。

2.snowflake算法原理

snowflake生产的ID二进制结构表示如下(每部分用-分开):

0 - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0 - 00000 - 00000 - 00000000 0000

第一位未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年，从1970-01-01
08:00:00)，然后是5位datacenterId（最大支持2^5＝32个，二进制表示从00000-11111，也即是十进制0-31），和5位workerId（最大支持2^5＝32个，原理同datacenterId），所以datacenterId*workerId最多支持部署1024个节点，最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生2^12＝4096个ID序号）.

所有位数加起来共64位，恰好是一个Long型（转换为字符串长度为18）.

单台机器实例，通过时间戳保证前41位是唯一的，分布式系统多台机器实例下，通过对每个机器实例分配不同的datacenterId和workerId避免中间的10位碰撞。最后12位每毫秒从0递增生产ID，再提一次：每毫秒最多生成4096个ID，每秒可达4096000个。理论上，只要CPU计算能力足够，单机每秒可生产400多万个，实测300w+，效率之高由此可见。

（该节改编自：http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html）

3.snowflake算法源码（java版）

[java] view
plain copy

1. @ToString
2. @Slf4j
3. public class SnowflakeIdFactory {
4. private final long twepoch = 1288834974657L;
5. private final long workerIdBits = 5L;
6. private final long datacenterIdBits = 5L;
7. private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
8. private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
9. private final long sequenceBits = 12L;
10. private final long workerIdShift = sequenceBits;
11. private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
12. private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
13. private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
14. private long workerId;
15. private long datacenterId;
16. private long sequence = 0L;
17. private long lastTimestamp = -1L;
18. public SnowflakeIdFactory(long workerId, long datacenterId) {
19. if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
20. throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
21. }
22. if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
23. throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
24. }
25. this.workerId = workerId;
26. this.datacenterId = datacenterId;
27. }
28. public synchronized long nextId() {
29. long timestamp = timeGen();
30. if (timestamp < lastTimestamp) {
31. //服务器时钟被调整了,ID生成器停止服务.
32. throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
33. }
34. if (lastTimestamp == timestamp) {
35. sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
36. if (sequence == 0) {
37. timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
38. }
39. } else {
40. sequence = 0L;
41. }
42. lastTimestamp = timestamp;
43. return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
44. }
45. protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
46. long timestamp = timeGen();
47. while (timestamp <= lastTimestamp) {
48. timestamp = timeGen();
49. }
50. return timestamp;
51. }
52. protected long timeGen() {
53. return System.currentTimeMillis();
54. }
55. public static void testProductIdByMoreThread(int dataCenterId, int workerId, int n) throws InterruptedException {
56. List<Thread> tlist = new ArrayList<>();
57. Set<Long> setAll = new HashSet<>();
58. CountDownLatch cdLatch = new CountDownLatch(10);
59. long start = System.currentTimeMillis();
60. int threadNo = dataCenterId;
61. Map<String,SnowflakeIdFactory> idFactories = new HashMap<>();
62. for(int i=0;i<10;i++){
63. //用线程名称做map key.
64. idFactories.put("snowflake"+i,new SnowflakeIdFactory(workerId, threadNo++));
65. }
66. for(int i=0;i<10;i++){
67. Thread temp =new Thread(new Runnable() {
68. @Override
69. public void run() {
70. Set<Long> setId = new HashSet<>();
71. SnowflakeIdFactory idWorker = idFactories.get(Thread.currentThread().getName());
72. for(int j=0;j<n;j++){
73. setId.add(idWorker.nextId());
74. }
75. synchronized (setAll){
76. setAll.addAll(setId);
77. log.info("{}生产了{}个id,并成功加入到setAll中.",Thread.currentThread().getName(),n);
78. }
79. cdLatch.countDown();
80. }
81. },"snowflake"+i);
82. tlist.add(temp);
83. }
84. for(int j=0;j<10;j++){
85. tlist.get(j).start();
86. }
87. cdLatch.await();
88. long end1 = System.currentTimeMillis() - start;
89. log.info("共耗时:{}毫秒,预期应该生产{}个id, 实际合并总计生成ID个数:{}",end1,10*n,setAll.size());
90. }
91. public static void testProductId(int dataCenterId, int workerId, int n){
92. SnowflakeIdFactory idWorker = new SnowflakeIdFactory(workerId, dataCenterId);
93. SnowflakeIdFactory idWorker2 = new SnowflakeIdFactory(workerId+1, dataCenterId);
94. Set<Long> setOne = new HashSet<>();
95. Set<Long> setTow = new HashSet<>();
96. long start = System.currentTimeMillis();
97. for (int i = 0; i < n; i++) {
98. setOne.add(idWorker.nextId());//加入set
99. }
100. long end1 = System.currentTimeMillis() - start;
101. log.info("第一批ID预计生成{}个,实际生成{}个<<<<*>>>>共耗时:{}",n,setOne.size(),end1);
102. for (int i = 0; i < n; i++) {
103. setTow.add(idWorker2.nextId());//加入set
104. }
105. long end2 = System.currentTimeMillis() - start;
106. log.info("第二批ID预计生成{}个,实际生成{}个<<<<*>>>>共耗时:{}",n,setTow.size(),end2);
107. setOne.addAll(setTow);
108. log.info("合并总计生成ID个数:{}",setOne.size());
109. }
110. public static void testPerSecondProductIdNums(){
111. SnowflakeIdFactory idWorker = new SnowflakeIdFactory(1, 2);
112. long start = System.currentTimeMillis();
113. int count = 0;
114. for (int i = 0; System.currentTimeMillis()-start<1000; i++,count=i) {
115. /**  测试方法一: 此用法纯粹的生产ID,每秒生产ID个数为300w+ */
116. idWorker.nextId();
117. /**  测试方法二: 在log中打印,同时获取ID,此用法生产ID的能力受限于log.error()的吞吐能力.
118. * 每秒徘徊在10万左右. */
119. //log.error("{}",idWorker.nextId());
120. }
121. long end = System.currentTimeMillis()-start;
122. System.out.println(end);
123. System.out.println(count);
124. }
125. public static void main(String[] args) {
126. /** case1: 测试每秒生产id个数?
127. *   结论: 每秒生产id个数300w+ */
128. //testPerSecondProductIdNums();
129. /** case2: 单线程-测试多个生产者同时生产N个id,验证id是否有重复?
130. *   结论: 验证通过,没有重复. */
131. //testProductId(1,2,10000);//验证通过!
132. //testProductId(1,2,20000);//验证通过!
133. /** case3: 多线程-测试多个生产者同时生产N个id, 全部id在全局范围内是否会重复?
134. *   结论: 验证通过,没有重复. */
135. try {
136. testProductIdByMoreThread(1,2,100000);//单机测试此场景,性能损失至少折半!
137. } catch (InterruptedException e) {
138. e.printStackTrace();
139. }
140. }
141. }

测试用例：

/** case1: 测试每秒生产id个数?
 *   结论: 每秒生产id个数300w+ */
//testPerSecondProductIdNums();

/** case2: 单线程-测试多个生产者同时生产N个id,验证id是否有重复?
 *   结论: 验证通过,没有重复. */
//testProductId(1,2,10000);//验证通过!
//testProductId(1,2,20000);//验证通过!

/** case3: 多线程-测试多个生产者同时生产N个id, 全部id在全局范围内是否会重复?
 *   结论: 验证通过,没有重复. */
try {
    testProductIdByMoreThread(1,2,100000);//单机测试此场景,性能损失至少折半!
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}

4.snowflake算法推导和演算过程

说明：

演算使用的对象实例：SnowflakeIdFactory idWorker = new SnowflakeIdFactory(1, 2);

运行时数据workerId＝1，datacenterId＝2，分别表示机器实例的生产者编号，数据中心编号；

sequence＝0表示每毫秒生产ID从0开始计数递增；

以下演算基于时间戳＝1482394743339时刻进行推导。

一句话描述：以下演算模拟了1482394743339这一毫秒时刻，workerId＝1，datacenterId＝2的id生成器，生产第一个id的过程。

（图片原创，转载请注明出处，画图不易，谢谢！）

end！

参考

https://github.com/twitter/snowflake

http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html

Twitter Snowflake算法详解

2016年10月09日 19:48:56

url: http://blog.csdn.net/yangding_/article/details/52768906

一、简介

Twitter Snowflake算法是用来在分布式场景下生成唯一ID的。

举个栗子：我们有10台分布式MySql服务器，我们的系统每秒能生成10W条数据插入到这10台机器里，现在我们需要为每一条数据生成一个全局唯一的ID， 并且这些 ID 有大致的顺序。

二、算法图解

如图：最后生成的ID是一个long类型，long占64bit，符号位占1位，剩下63位，我们将这63位拆分成4段，就可以表示：某一毫秒内的某一集群内的某一机器的第几个ID。

有人会问：为什么时间戳要占41位？sequence要占12位？而其他两个要各占5位？ 

答：这是根据具体需求来分的，你也可以自己再去将这63为重新拆分。例如：sequence占12位就可以在同一毫秒内的同一集群的同一机器上同时有2^12 - 1 个线程。

三、快快上码

public class IdWorker {





 





    protected static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(IdWorker.class);





 





    private long workerId;





    private long datacenterId;





    private long sequence = 0L;





 





    private long twepoch = 1288834974657L;





 





    private long workerIdBits = 5L;





    private long datacenterIdBits = 5L;





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





    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);





    private long sequenceBits = 12L;





 





    private long workerIdShift = sequenceBits;





    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;





    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;





    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);





 





    private long lastTimestamp = -1L;





 





    public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {





        // sanity check for workerId





        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {





            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));





        }





        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {





            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));





        }





        this.workerId = workerId;





        this.datacenterId = datacenterId;





        LOG.info(String.format("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId));





    }





 





    public synchronized long nextId() {





        long timestamp = timeGen();





 





        if (timestamp < lastTimestamp) {





            LOG.error(String.format("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp));





            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));





        }





 





        if (lastTimestamp == timestamp) {





            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;





            if (sequence == 0) {





                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);





            }





        } else {





            sequence = 0L;





        }





 





        lastTimestamp = timestamp;





 





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





    }





 





    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {





        long timestamp = timeGen();





        while (timestamp <= lastTimestamp) {





            timestamp = timeGen();





        }





        return timestamp;





    }





 





    protected long timeGen() {





        return System.currentTimeMillis();





    }





}



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四、Q&A

问题1：twepoch 为什么要等于1288834974657L 而不等于其他数？ 

答： 1288834974657 是 (Thu, 04 Nov 2010 01:42:54 GMT) 这一时刻到1970-01-01 00:00:00时刻所经过的毫秒数。41位字节作为时间戳数值的话，大约68年就会用完，假如你2010年1月1日开始开发系统，如果不减去2010年1月1日的时间戳，那么白白浪费40年的时间戳啊！所有减去twepoch 可以让系统在41位字节作为时间戳的情况下的运行时间更长。1288834974657L可能就是该项目开始成立的时间。

问题2：类似这种long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);操作是什么意思？ 

答： -1L ^ (-1L << n)表示占n个bit的数字的最大值是多少。举个栗子：-1L ^ (-1L << 2)等于10进制的3 ，即二进制的11表示十进制3。

注意：计算机存放数字都是存放数字的补码，正数的原码、补码、反码都一样，负数的补码是其反码加一。符号位做取反操作时不变，做逻辑与、或、非、异或操作时要参与运算。

再来个栗子： 

-1L原码 : 1000 0001 

-1L反码 : 1111 1110 

-1L补码 : 1111 1111 

-1L<<5 : 1110 0000 

1111 1111 ^ 1110 0000 : 0001 1111 

0001 1111是正数，所以补码、反码、原码都一样，所以0001 1111是31

问题3：((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence是什么意思？ 

答：我只发图不说话