在应用程序中,经常需要全局唯一的ID作为数据库主键。如何生成全局唯一ID?
首先,需要确定全局唯一ID是整型还是字符串?如果是字符串,那么现有的UUID就完全满足需求,不需要额外的工作。缺点是字符串作为ID占用空间大,索引效率比整型低。
如果采用整型作为ID,那么首先排除掉32位int类型,因为范围太小,必须使用64位long型。
采用整型作为ID时,如何生成自增、全局唯一且不重复的ID?
方案一:利用数据库的自增ID,从1开始,基本可以做到连续递增。Oracle可以用SEQUENCE
,MySQL可以用主键的AUTO_INCREMENT
,虽然不能保证全局唯一,但每个表唯一,也基本满足需求。
数据库自增ID的缺点是数据在插入前,无法获得ID。数据在插入后,获取的ID虽然是唯一的,但一定要等到事务提交后,ID才算是有效的。有些双向引用的数据,不得不插入后再做一次更新,比较麻烦。
方案二:是采用一个集中式ID生成器,它可以是Redis,也可以是ZooKeeper,也可以利用数据库的表记录最后分配的ID。
这种方式最大的缺点是复杂性太高,需要严重依赖第三方服务,而且代码配置繁琐。一般来说,越是复杂的方案,越不可靠,并且测试越痛苦。
方案三:类似Twitter的Snowflake算法,它给每台机器分配一个唯一标识,然后通过时间戳+标识+自增实现全局唯一ID。这种方式好处在于ID生成算法完全是一个无状态机,无网络调用,高效可靠。缺点是如果唯一标识有重复,会造成ID冲突。
Snowflake算法采用41bit毫秒时间戳,加上10bit机器ID,加上12bit序列号,理论上最多支持1024台机器每秒生成4096000个序列号,对于Twitter的规模来说够用了。
但是对于绝大部分普通应用程序来说,根本不需要每秒超过400万的ID,机器数量也达不到1024台,所以,我们可以改进一下,使用更短的ID生成方式
Twitter的分布式雪花算法 SnowFlake 每秒自增生成26个万个可排序的ID
1、twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成
2、SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数
3、分布式系统内不会产生重复id(用有datacenterId和machineId来做区分)
datacenterId(分布式)(服务ID 1,2,3.....) 每个服务中写死
machineId(用于集群) 机器ID 读取机器的环境变量MACHINEID 部署时每台服务器ID不一样
/**
* Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake
* @author MENG
* @create 2018-08-23 10:21
**/
public class SnowFlake {
/**
* 起始的时间戳
*/
private final static long START_STMP = 1480166465631L;
/**
* 每一部分占用的位数
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数
private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数
/**
* 每一部分的最大值
*/
private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
private long datacenterId; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳
public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
}
this.datacenterId = datacenterId;
this.machineId = machineId;
}
/**
* 产生下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long currStmp = getNewstmp();
if (currStmp < lastStmp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
}
if (currStmp == lastStmp) {
//相同毫秒内,序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStmp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒内,序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStmp = currStmp;
return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
| sequence; //序列号部分
}
private long getNextMill() {
long mill = getNewstmp();
while (mill <= lastStmp) {
mill = getNewstmp();
}
return mill;
}
private long getNewstmp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(1, 1);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
}
}