目前微服务架构盛行,在分布式系统中的操作中都会有一些全局性ID的需求,所以我们不能使用数据库本身的自增功能来产生主键值,只能由程序来生成唯一的主键值。
雪花算法:

| 分段 | 作用 | 说明 |
| 1bit | 保留(不用) | -- |
| 41bit | 时间戳,精确到毫秒 | 最多可支持69年的跨度 |
| 5bit | 机器id | -- |
| 5bit | 业务编码 | -- |
| 12bit | 毫秒内的计数器 | -- |
默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年;
10bit的工作机器id可以支持1024台机器;
序列号支持1毫秒产生4096个自增序列id
优点:
- 高并发分布式下生成不重复ID,每秒可以生成百万个不重复的id
- 基于时间戳,以及同一时间戳下序列号自增,基本保证id有序递增
- 不依赖第三方库及依赖
- 算法简单,在内存中进行,效率高
缺点:
- 比较依赖服务器时间,如果服务器时钟进行回拨可能会出现重复id,算法中可以通过记录最后一个生成id的时间戳来解决,每次生成id之前比较当前服务器的时钟是否被回拨,避免生成重复id
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
//雪花算法代码实现
public class IdWorker {
// 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动)
private final static long twepoch = 1288834974657L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long datacenterIdBits = 5L;
// 机器ID最大值
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 数据中心ID最大值
private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
// 毫秒内自增位
private final static long sequenceBits = 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
// 数据中心ID左移17位
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// 时间毫秒左移22位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/* 上次生产id时间戳 */
private static long lastTimestamp = -1L;
// 0,并发控制
private long sequence = 0L;
private final long workerId;
// 数据标识id部分
private final long datacenterId;
public IdWorker(){
this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
}
/**
* @param workerId
* 工作机器ID
* @param datacenterId
* 序列号
*/
public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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;
}
/**
* 获取下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 当前毫秒内,则+1
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
// 当前毫秒内计数满了,则等待下一秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
// ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID
long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;
return nextId;
}
private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
/**
* <p>
* 获取 maxWorkerId
* </p>
*/
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuffer mpid = new StringBuffer();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (!name.isEmpty()) {
/*
* GET jvmPid
*/
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
/*
* MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
*/
return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
}
/**
* <p>
* 数据标识id部分
* </p>
*/
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
if (network == null) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
| (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
id = id % (maxDatacenterId + 1);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
}
return id;
}
}
在微服务架构中,由于需要全局唯一ID,雪花算法成为一种常用的解决方案。它能生成不重复的ID,每秒可产生百万个,并且基于时间戳保证基本有序。算法简单,效率高,但依赖服务器时间,若时钟回拨可能导致重复ID,可通过额外措施防止。
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