什么是雪花ID?

什么是雪花ID?

为什么使用雪花ID

在以前的项目中,最常见的两种主键类型是自增Id和UUID,在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题,就是为什么主键有序比无序查询效率要快,因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。

我们都知道,当我们定义了主键时,数据库会选择表的主键作为聚集索引(B+Tree),mysql 在底层是以数据页为单位来存储数据的。

也就是说如果主键为自增 id的话,mysql 在写满一个数据页的时候,直接申请另一个新数据页接着写就可以了。如果一个数据页存满了,mysql 就会去申请一个新的数据页来存储数据。如果主键是UUID,为了确保索引有序,mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。这就造成了页分裂,这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率的。

一句话总结就是,InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的。

但是为什么很多情况又不用自增id作为主键呢?

容易导致主键重复。比如导入旧数据时,线上又有新的数据新增,这时就有可能在导入时发生主键重复的异常。为了避免导入数据时出现主键重复的情况,要选择在应用停业后导入旧数据,导入完成后再启动应用。显然这样会造成不必要的麻烦。而UUID作为主键就不用担心这种情况。
不利于数据库的扩展。当采用自增id时,分库分表也会有主键重复的问题。UUID则不用担心这种问题。
那么问题就来了,自增id会担心主键重复,UUID不能保证有序性,有没有一种ID既是有序的,又是唯一的呢?

当然有,就是雪花ID。

什么是雪花ID

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是64bit的Long类型的ID,有着全局唯一和有序递增的特点。

这是图片

最高位是符号位,因为生成的 ID 总是正数,始终为0,不可用。
41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。
10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点。
12位的计数序列号,序列号即一系列的自增ID,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。
缺点也是有的,就是强依赖机器时钟,如果机器上时钟回拨,有可能会导致主键重复的问题。

Java实现雪花ID

下面是用Java实现雪花ID的代码,供大家参考一下。

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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;
}

public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker(7);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long id = snowflakeIdWorker.nextId();
System.out.println(id);
}
}
}

main方法,测试结果如下:

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总结

在大部分公司的开发项目中里,雪花ID是主流的ID生成策略,除了自己实现之外,目前市场上也有很多开源的实现,比如:

美团开源的 Leaf
百度开源的 UidGenerator
有兴趣的可以自行观摩一下,那么这篇文章就写到这里了,感谢大家的阅读。

原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/374667160

作者

orzMaster

发布于

2023-12-20

更新于

2023-12-20

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