• 分布式ID生成解决方案之snowflake(雪花算法)


    由于我们的数据库在生产环境中要分片部署(MyCat),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。我们采用的是开源的
    twitter( 非官方中文惯称:推特.是国外的一个网站,是一个社交网络及微博客服务) 的snowflake (雪花)算法。
    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 . 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 
     
    ID生成工具
     
    /**
     * <p>名称:IdWorker.java</p>
     * <p>描述:分布式自增长ID</p>
     * <pre>
     *     Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
     * </pre>
     * 核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用—分割开部分的作用:
     * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
     * 在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,
     * 然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),
     * 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。
     * 这样的好处是,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datacenter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,完全满足需要。
     * <p>
     * 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))
     *
     * @author Polim
     */
    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;
        }
    
    
    }

    使用时注入spring容器 

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qin1993/p/12564845.html
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