什么是雪花算法？啥原理？

左手的ㄟ右手 2023-09-25 22:43 74阅读 0赞

#### 1、SnowFlake核心思想 ####

SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。

其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。

这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 ID，12 bit 作为序列号。

![图片][35433810ed6241679507bf3b220f17e6.png]

给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：

第一个部分是 1 个 bit：0，这个是无意义的。  
第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。  
第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 ID，10001。  
第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 ID，1 1001。  
第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

**1 bit：是不用的，为啥呢？**

因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 ID 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

**41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。**

**41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以表示 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。**

**10 bit：记录工作机器 ID。**

代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。

但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 ID，5 个 bit 代表机器 ID。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。

12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 ID。

12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 ID。

**简单来说，你的**某个服务假设要生成一个全局唯一 ID，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 ID。

这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机房和机器的，比如机房 ID = 17，机器 ID = 12。

接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 ID，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。

接着 41 个 bit，就可以用当前时间戳（单位到毫秒），然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 ID，还有 5 个 bit 设置上机器 ID。

最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 ID 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。

最终一个 64 个 bit 的 ID 就出来了，类似于：

![图片][2856d4b527fd473ea5d3c160649ac361.png]

这个算法可以保证，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内生成了一个唯一的 ID。可能一个毫秒内会生成多个 ID，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。

下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。

总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位，区分每一个 ID。

#### 2、SnowFlake 算法的实现 ####

SnowFlake 算法的实现代码如下：

public class IdWorker {
        
    
        //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
    
        //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
        private long workerId;
        //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
        private long datacenterId;
        //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
        private long sequence;
        //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
        private long twepoch = 1585644268888L;
        //5位的机器id
        private long workerIdBits = 5L;
        //5位的机房id
        private long datacenterIdBits = 5L;
        //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
        private long sequenceBits = 12L;
        // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
        private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
        // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
        private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    
        private long workerIdShift = sequenceBits;
        private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
        private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
        private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
        //记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
        private long lastTimestamp = -1L;
        public long getWorkerId(){
        
            return workerId;
        }
        public long getDatacenterId() {
        
            return datacenterId;
        }
        public long getTimestamp() {
        
            return System.currentTimeMillis();
        }
    
    
    
        public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
        
    
            // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
            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;
            this.sequence = sequence;
        }
    
        // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
        public synchronized long nextId() {
        
            // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
            long timestamp = timeGen();
            if (timestamp < lastTimestamp) {
        
    
                System.err.printf(
                    "clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
                throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
                                  lastTimestamp - timestamp));
            }
    
            // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
            // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
            if (lastTimestamp == timestamp) {
        
    
                // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
                //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
                sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
                //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
                if (sequence == 0) {
        
                    timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
                }
    
            } else {
        
                sequence = 0;
            }
            // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
            lastTimestamp = timestamp;
            // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
            // 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
            // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
            return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
        }
    
        /**
      * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
      * @param lastTimestamp
      * @return
      */
        private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        
    
            long timestamp = timeGen();
    
            while (timestamp <= lastTimestamp) {
        
                timestamp = timeGen();
            }
            return timestamp;
        }
        //获取当前时间戳
        private long timeGen(){
        
            return System.currentTimeMillis();
        }
    
        /**
      *  main 测试类
      * @param args
      */
        public static void main(String[] args) {
        
            System.out.println(1&4596);
            System.out.println(2&4596);
            System.out.println(6&4596);
            System.out.println(6&4596);
            System.out.println(6&4596);
            System.out.println(6&4596);
            //  IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
            //  for (int i = 0; i < 22; i++) {
        
            //   System.out.println(worker.nextId());
            //  }
        }
    }

#### 3、SnowFlake 的优缺点 ####

**SnowFlake 算法的优点：**

高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。  
容量大：每秒钟能生成数百万的自增 ID。  
ID 自增：存入数据库中，索引效率高。  
**SnowFlake 算法的缺点：**

依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成 ID 冲突或者重复。

实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将 10bit 的机器 ID 优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。

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