雪花算法分布式主键id

分布式id

随着业务的增长，文章表可能要占用很大的物理存储空间，为了解决该问题，后期使用数据库分片技术。将一个数据库进行拆分，通过数据库中间件连接。如果数据库中该表选用ID自增策略，则可能产生重复的ID，此时应该使用分布式ID生成策略来生成ID。

雪花算法实现

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0

项目中使用MyBatis-Plus

mybatis-plus已经集成了雪花算法
实体类中的id上加入如下配置，指定类型为id_worker

@TableId(value = "id",type = IdType.ID_WORKER)
private Long id;

application配置文件

mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml
  # 设置别名包扫描路径，通过该属性可以给包中的类注册别名
  type-aliases-package: com.xxx.pojos
  global-config:
    #数据中心id
  	datacenter-id: 1
  	#机器id
    workerId: 1  

说明：

datacenter-id:数据中心id(取值范围：0-31)
workerId:机器id(取值范围：0-31)

项目中使用MyBatis

工具类

package com.fruits.common;

/**
 * 雪花算法全局唯一id生成器
 *
 * @author zhangzengxiu
 * @date 2022/7/6
 */
public class SnowFlakeGenerateIdWorker {

    /**
     * 开始时间截
     */
    private final long twepoch = 1420041600000L;

    /**
     * 机器id所占的位数
     */
    private final long workerIdBits = 5L;

    /**
     * 数据标识id所占的位数
     */
    private final long datacenterIdBits = 5L;

    /**
     * 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数)
     */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    /**
     * 支持的最大数据标识id，结果是31
     */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    /**
     * 序列在id中占的位数
     */
    private final long sequenceBits = 12L;

    /**
     * 机器ID向左移12位
     */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;

    /**
     * 数据标识id向左移17位(12+5)
     */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    /**
     * 时间截向左移22位(5+5+12)
     */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    /**
     * 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /**
     * 工作机器ID(0~31)
     */
    private long workerId;

    /**
     * 数据中心ID(0~31)
     */
    private long datacenterId;

    /**
     * 毫秒内序列(0~4095)
     */
    private long sequence = 0L;

    /**
     * 上次生成ID的时间截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;


    /**
     * 构造函数
     *
     * @param workerId     工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public SnowFlakeGenerateIdWorker(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;
    }


    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     *
     * @return long
     */
    public synchronized long nextId() {

        long timestamp = timeGen();
        timestamp = generateId(timestamp);
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
                | (workerId << workerIdShift) //
                | sequence;
    }

    private long generateId(long timestamp) {
        //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0)
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
        } else//时间戳改变，毫秒内序列重置
        {
            sequence = 0L;
        }
        //上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;
        return timestamp;
    }

    /**
     * 获得下一个ID (string)
     **/
    public synchronized String generateNextId() {
        long timestamp = timeGen();
        timestamp = generateId(timestamp);
        //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return String.valueOf(((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence);
    }


    /**
     * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     *
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

}

application配置文件

#雪花算法配置
#数据中心id
global.datacenter.id=1
#机器id
global.worker.id=1