• SnowflakeId雪花ID算法,分布式自增ID应用


    摘自:https://www.cnblogs.com/zhou-920644981/p/12202391.html

    概述


    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作为毫秒内的序列号(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。

    特点:

    1. 作为ID,肯定是唯一的;
    2. 自增,依赖时间戳生成,序列号有序递增;
    3. 支持非常大的业务ID生成,最大支持2^10=1024个业务节点,同一个节点一毫秒最多生成2^12=4096个ID,41位毫秒级时间可以使用(2^41 - 1)/(1000*60*60*24*365)=69.73,大约70年;
    4. 实现简单,不依赖于其他第三方组件,甚至都不需要任何import。

    结果是一个Long型的ID,64位,结构图如下:

    1. 第1位固定是0,表示正数;
    2. 第2-42共41位表示时间戳,当前时间的时间戳减去开始时间的时间戳;
    3. 业务节点ID,每个节点固定的值;
    4. 毫秒内的序列号。

    实现


    清楚了结构后,就比较好实现了。

    41bit-时间戳

    当前时间的时间戳减去开始时间的时间戳,左移22位

    (ts - beginTs) << timestampLeftOffset

    10bit-工作机器ID

    自定义的业务节点ID,固定的值,左移12位

    workerId << workerIdLeftOffset

    12bit-序列号

    毫秒内序列号,以此递增,如果溢出就阻塞到下一秒从0开始计数

    复制代码
    // 同一时间内,则计算序列号
    if (ts == lastTimestamp) {
        // 序列号溢出
        if (++sequence > maxSequence) {
            ts = tilNextMillis(lastTimestamp);
            sequence = 0L;
        }
    } else {
        // 时间戳改变,重置序列号
        sequence = 0L;
    }
    
    lastTimestamp = ts;
    复制代码
    复制代码
    /**
     * 阻塞到下一个毫秒
     *
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long ts = System.currentTimeMillis();
        while (ts <= lastTimestamp) {
            ts = System.currentTimeMillis();
        }
    
        return ts;
    }
    复制代码

    生成最终的ID

    return (ts - beginTs) << timestampLeftOffset | workerId << workerIdLeftOffset | sequence;

    完整代码


    最后贴出完整代码。

    复制代码
    public class SnowflakeIdWorker {
    
        /**
         * 开始时间:2020-01-01 00:00:00
         */
        private final long beginTs = 1577808000000L;
    
        private final long workerIdBits = 10;
    
        /**
         * 2^10 - 1 = 1023
         */
        private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    
        private final long sequenceBits = 12;
    
        /**
         * 2^12 - 1 = 4095
         */
        private final long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
        /**
         * 时间戳左移22位
         */
        private final long timestampLeftOffset = workerIdBits + sequenceBits;
    
        /**
         * 业务ID左移12位
         */
        private final long workerIdLeftOffset = sequenceBits;
    
        /**
         * 合并了机器ID和数据标示ID,统称业务ID,10位
         */
        private long workerId;
    
        /**
         * 毫秒内序列,12位,2^12 = 4096个数字
         */
        private long sequence = 0L;
    
        /**
         * 上一次生成的ID的时间戳,同一个worker中
         */
        private long lastTimestamp = -1L;
    
        public SnowflakeIdWorker(long workerId) {
            if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
                throw new IllegalArgumentException(String.format("WorkerId必须大于或等于0且小于或等于%d", maxWorkerId));
            }
    
            this.workerId = workerId;
        }
    
        public synchronized long nextId() {
            long ts = System.currentTimeMillis();
            if (ts < lastTimestamp) {
                throw new RuntimeException(String.format("系统时钟回退了%d毫秒", (lastTimestamp - ts)));
            }
    
            // 同一时间内,则计算序列号
            if (ts == lastTimestamp) {
                // 序列号溢出
                if (++sequence > maxSequence) {
                    ts = tilNextMillis(lastTimestamp);
                    sequence = 0L;
                }
            } else {
                // 时间戳改变,重置序列号
                sequence = 0L;
            }
    
            lastTimestamp = ts;
    
            // 0 - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0 - 00000000 00 - 00000000 0000
            // 左移后,低位补0,进行按位或运算相当于二进制拼接
            // 本来高位还有个0<<63,0与任何数字按位或都是本身,所以写不写效果一样
            return (ts - beginTs) << timestampLeftOffset | workerId << workerIdLeftOffset | sequence;
        }
    
        /**
         * 阻塞到下一个毫秒
         *
         * @param lastTimestamp
         * @return
         */
        private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
            long ts = System.currentTimeMillis();
            while (ts <= lastTimestamp) {
                ts = System.currentTimeMillis();
            }
    
            return ts;
        }
    }
    复制代码

    补充


    这里面有大量的二进制位运算,目的只有一个:快。

    规则:1为真,0为否,其实就是同位之间的布尔运算。

    按位与:&

    都为真就是真,其他都是否

    1&1=1
    1&0=0
    0&1=0
    0&0=0

    按位或:|

    只要有一个真就是真

    1|1=1
    1|0=1
    0|1=1
    0|0=0

    异或:^

    相同就是否,不同就是真

    1^1=0
    1^0=1
    0^1=1
    0^0=0

    左移:<<

    所有位向左移动多少位,低位补0,高位多出的直接删掉

    右移:>>

    所有位向右移动多少位,低位多出的删掉,高位是0补0,是1就补1

    Java中的原码、补码和反码

    原码

    原码就是十进制数字的原始二进制表示,对于整数而言,最高位为符号位,1表示负数,0表示正数。以32位int型的整数2及-2举例:

    2的原码:00000000 00000000 00000000 00000010

    -2的原码:10000000 00000000 00000000 00000010

    反码

    正数的反码就是其原码,负数的反码除了最高位的符号位外,其他位取反(0改1,1改0)

    2的反码:00000000 00000000 00000000 00000010

    -2的反码:11111111 11111111 11111111 11111101

    补码

    正数的补码就是其原码,负数的补码是其反码加1

    2的补码:00000000 00000000 00000000 00000010

    -2的反码:11111111 11111111 11111111 11111101

    -2的补码:11111111 11111111 11111111 11111110

     
    标签: snowflake
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xichji/p/12208435.html
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