JavaScript生成有序GUID或者UUID,这时就想到了雪花算法。

原理介绍:

snowFlake算法最终生成ID的结果为一个64bit大小的整数,结构如下图:

解释:

  • 1bit。二进制中最高位为1表示负数,但是我们最终生成的ID一般都是整数,所以这个最高位固定为0。
  • 41bit。用于记录时间戳(毫秒)
    • 41bit可以表示241-1个数字
    • 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是0到241-1,减1是因为可表示的数值范围从0开始计算,而不是1.
    • 即41bit可以表示241-1个毫秒值转换为年为(241 - 1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69.73年
  • 10bit。用于记录机器ID
    • 可以用于部署210=1024个节点,包含5bit 的 datacenterId 和5bit 的workerId
    • 5bit可以表示的最大正整数为25-1=31 即可以用0、1、2、3....31这32个数字来表示不同的datacenterId 和 workerId
  • 12bit。序列号用于记录相同毫秒内产生的不同ID
    • 12bit可以表示的最大正整数为212-1 = 4095,可以用0、1、2、3...4094这4095个数字来表示同一机器同一时间戳(毫秒)内产生的4095个ID序号

snowFlake算法可以保证:所有生成的ID按时间趋势递增;整个分布式系统内不会产生重复ID,由于5bit 的 datacenterId 和5bit 的workerId来区分。 

算法代码实现原理解释:

计算机中负数的二进制是用补码来表示的。

假设使用int类型来进行存储数字,int类型的大小是32bit二进制位,4个byte。(1byte = 8bit)

那么十进制中的3在二进制中的表示应该是:

00000000  00000000  00000000  00000011    // 3的二进制原码  

那么数字 -3 在二进制中的表示应该是怎样的?试想: -3 + 3 = 0  在二进制运算中把 -3 的二进制看成未知数X来求解。

    00000000   00000000   00000000   00000011   // 3 原码
+ xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx // -3 补码
------------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000000

反推X 即 二进制数从最低位开始逐位加1,使溢出的1不断向高位溢出,直到溢出到第33位,然后由于int类型最多只能保存32位二进制位,所以最高位的1溢出,剩余32位就成了0.

则:

    00000000   00000000   00000000   00000011   // 3 原码
+ 11111111 11111111 11111111 11111101 // -3 补码
---------------------------------------------------------
1 00000000 00000000 00000000 00000000

总结公式:

  • 补码 = 反码 + 1
  • 补码 = (原码 - 1) 再取反码

workerIdBits = 5L;
maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

-1左移5位高位溢出的舍去后得到a,a与-1异或运算得到最终结果。

               11111111   11111111   11111111   11111111   // -1补码
11111 11111111 11111111 11111111 11100000
---------------------------------------------------------------------
11111111 11111111 11111111 11100000 // 高位溢出舍弃
               11111111   11111111   11111111   11111111   // -1补码
^ 11111111 11111111 11111111 11100000
---------------------------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00011111

24+23+22+21+2= 16+8+4+2+1 = 31

-1L ^ (-1L << 5L) = 31 也就是 25-1 = 31, 该写法是利用位运算计算出5位能表示的最大正整数是多少。

用掩码mask防止溢出

seq = (seq  + 1) & seqMask

这段代码通过按位与运算保证计算的结果范围始终是0 - 4095.

按位运算结果:

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

解析:

var twepoch = 1571192786565; // 起始时间戳 用于当前时间戳减去这个时间戳得到偏移量
var workerIdBits = 5; // workId占用的位数5
var datacenterIdBit = 5;// datacenterId占用的位数5
var maxWorkerId = -1 ^ (-1 << workerIdBits); // workId可以使用的最大数值31
var maxDatacenterId = -1 ^ (-1 << datacenterIdBits); // datacenterId可以使用的最大数值31
var sequenceBit = 12;// 序列号占用的位数12
workerIdShift = sequenceBits; // 12
datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; // 12+5 = 17
timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; // 12+5+5 = 22
sequenceMask = -1 ^ (-1 << sequenceBits); // 4095
lastTimestamp = -1;

  

JavaScript中Number的最大值为Number.MAX_SAFE_INTEGER:9007199254740991。在雪花算法中,有的操作在JS中会溢出,所以选用BigInt实现雪花算法。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>Snowflake</title>
</head>
<body>
<script>
  var Snowflake = (function() {
function Snowflake(_workerId, _dataCenterId, _sequence) {
this.twepoch = 1288834974657n;
//this.twepoch = 0n;
this.workerIdBits = 5n;
this.dataCenterIdBits = 5n;
this.maxWrokerId = -1n ^ (-1n << this.workerIdBits); // 值为:31
this.maxDataCenterId = -1n ^ (-1n << this.dataCenterIdBits); // 值为:31
this.sequenceBits = 12n;
this.workerIdShift = this.sequenceBits; // 值为:12
this.dataCenterIdShift = this.sequenceBits + this.workerIdBits; // 值为:17
this.timestampLeftShift = this.sequenceBits + this.workerIdBits + this.dataCenterIdBits; // 值为:22
this.sequenceMask = -1n ^ (-1n << this.sequenceBits); // 值为:4095
this.lastTimestamp = -1n;
//设置默认值,从环境变量取
this.workerId = 1n;
this.dataCenterId = 1n;
this.sequence = 0n;
if (this.workerId > this.maxWrokerId || this.workerId < 0) {
throw new Error('_workerId must max than 0 and small than maxWrokerId-[' + this.maxWrokerId + ']');
}
if (this.dataCenterId > this.maxDataCenterId || this.dataCenterId < 0) {
throw new Error('_dataCenterId must max than 0 and small than maxDataCenterId-[' + this.maxDataCenterId + ']');
} this.workerId = BigInt(_workerId);
this.dataCenterId = BigInt(_dataCenterId);
this.sequence = BigInt(_sequence);
}
Snowflake.prototype.tilNextMillis = function(lastTimestamp) {
var timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return BigInt(timestamp);
};
Snowflake.prototype.timeGen = function() {
return BigInt(Date.now());
};
Snowflake.prototype.nextId = function() {
var timestamp = this.timeGen();
if (timestamp < this.lastTimestamp) {
throw new Error('Clock moved backwards. Refusing to generate id for ' +
(this.lastTimestamp - timestamp));
}
if (this.lastTimestamp === timestamp) {
this.sequence = (this.sequence + 1n) & this.sequenceMask;
if (this.sequence === 0n) {
timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp);
}
} else {
this.sequence = 0n;
}
this.lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - this.twepoch) << this.timestampLeftShift) |
(this.dataCenterId << this.dataCenterIdShift) |
(this.workerId << this.workerIdShift) |
this.sequence;
};
return Snowflake;
}());
console.time();
var tempSnowflake = new Snowflake(1n, 1n, 0n);
var tempIds = [];
for (var i = 0; i < 10000; i++) {
var tempId = tempSnowflake.nextId();
console.log(tempId);
if (tempIds.indexOf(tempId) < 0) {
tempIds.push(tempId);
}
}
console.log(tempIds.length);
console.timeEnd();
</script>
</body>
</html>

  

  

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