概述
分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。
有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。
而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。
snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足一般业务的需求。
结构
snowflake的结构如下(每部分用-分开):
0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署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4096个ID序号）
一共加起来刚好64位，为一个Long型。(转换成字符串长度为18)
snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。据说：snowflake每秒能够产生26万个ID。
源码
(JAVA版本的源码)
package com.yy.nio;
/**
* Twitter_Snowflake<br>
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
* 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
* 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
* 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
* 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
* SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
*/
public class SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields===========================================
/** 开始时间截 (2015-01-01) */
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;
//==============================Constructors=====================================
/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(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;
}
// ==============================Methods==========================================
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//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);
}
}
//时间戳改变，毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;
//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((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();
}
//==============================Test=============================================
/** 测试 */
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
}
}存在的问题
首先贴出测试代码
package com.yy.nio;
import java.util.HashSet;
/**
* Created by Administrator on 2017/4/9.
*/
public class SnowflakeIdWorkerTest {
public static HashSet<Long> idSet = new HashSet<>();
public static void main(String[] args) {
for (long i = 0; i < 1000; i++) {
new Thread(new Worker(new SnowflakeIdWorker(1, 0))).start();
}
}
static class Worker implements Runnable {
private SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker;
public Worker(SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker) {
this.snowflakeIdWorker = snowflakeIdWorker;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1; i++) {
Long id = snowflakeIdWorker.nextId();
// synchronized (SnowflakeIdWorkerTest.class) {
if (!idSet.add(id)) {
System.err.println("存在重复id:" + id);
}
// }
}
}
}
}运行过后发现结果为：
存在重复id:300612252300480512
存在重复id:300612252304674816
存在重复id:300612252304674816
存在重复id:300612252304674816
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
存在重复id:300612252308869120
...也就是说同一台机器同一个业务，并发量3000的情况下会产生大量相同的id。这又是什么原因导致的呢。算法是没有问题的。
问题原因
仔细观察源码我们发现，代码里面生成id是使用的是syncronized关键字来进行同步的，syncronized使用在方法上表示的是锁住的是当前对象。而我们测试时使用，每一个线程对新建了一个对象，也就是说在生成id时，每个线程的取时间戳可以同时进行，序列sequence 自增也是的。所以才会可能产生相同的id。
问题改进或者使用注意事项
使用时，应该采用单例模式。也就是在多个线程去生成id的时候，用的需要时同一个SnowflakeIdWorker 对象，因为syncronized关键字用在方法上锁住的仅仅是当前的对象。因此采用单例就不会产生多线程安全问题。在实际的应用中可以考虑把SnowflakeIdWorker 对象使用spring来创建，scope使用singleton。
下面是单例的代码：
package com.yy.nio;
import java.util.HashSet;
/**
* Created by Administrator on 2017/4/9.
*/
public class SnowflakeIdWorkerTest {
public static HashSet<Long> idSet = new HashSet<>();
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker(1, 0);
for (long i = 0; i < 1000; i++) {
// new Thread(new Worker(new SnowflakeIdWorker(1, 0))).start();
new Thread(new Worker(snowflakeIdWorker)).start();
}
}
static class Worker implements Runnable {
private SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker;
public Worker(SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker) {
this.snowflakeIdWorker = snowflakeIdWorker;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1; i++) {
Long id = snowflakeIdWorker.nextId();
// synchronized (SnowflakeIdWorkerTest.class) {
if (!idSet.add(id)) {
System.err.println("存在重复id:" + id);
}
// }
}
}
}
}
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