最详细的雪花算法讲解，包教包会（go版本）

逃离我推掉我的手 2022-12-08 04:58 147阅读 0赞

[原文链接][Link 1]

## 前言 ##

> 嗨，everybody，我是asong，这是我的第十二篇文章，今天给大家介绍一下雪花算法。介绍雪花算法是次要的，因为大家都太熟悉了，主要目的是推荐一下我的新系列。今天，我突发奇想，想创建一个新系列。这个系列主要是存储我们日常工作开发中使用的算法，比如雪花算法、哈希算法等等。网络上关于这些算法的知识还是很多的，但是很杂，想找一个算法很不容易，还要看各种各样的博客，五花八门的。所以我们现在的想法就是想将这些算法整理到一起，全部采用`go`实现，并附带基础知识学习，代码说明这样的详细文档，这样我们想要学习一门新算法时，都可以在这里找到，如果没有也可以提交`issues`一块完善。目前也是刚刚起步，现在只有雪花算法的代码文档，以后会慢慢完善起来的，有兴趣的小伙伴欢迎加入进来，我们一起完善。详情请看github说明：https://github.com/asong2020/go-algorithm。

## 雪花算法背景 ##

雪花算法产生的背景当然是`twitter`高并发环境下对唯一ID生成的需求，得益于`twitter`内部牛逼的技术，雪花算法能够流传于至今并且被广泛使用，是因为它有几个特点

*  能满足高并发分布式系统环境下ID不重复
 *  生成效率高
 *  基于时间戳，可以保证基本有序递增
 *  不依赖于第三方的库或者中间件
 *  生成的`id`具有时序性和唯一性

## 雪花算法原理 ##

先来看一个图片吧，来源于网络：

![9e957c8c8563e91dedf85e6dc8b63a90.png][]

由图我们可以看出来，`snowFlake ID`结构是一个64bit的`int`型数据。

*  第1位bit

在二进制中最高位为1，表示的是负数，因为我们使用的`id`应该都是整数，所以这里最高位应该是0。

*  41bit时间戳

41位可以表示`2^41-1`个数字，如果只用来表示正整数，可以表示的数值范围是：0 - (2^41 -1)，这里减去1的原因就是因为数值范围是从0开始计算的，而不是从1开始的。

这里的单位是毫秒，所以41位就可以表示`2^41-1`个毫秒值，这样转化成单位年则是`(2^41-1)/(1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69`

*  10bit-工作机器id

这里是用来记录工作机器的id。`2^10=1024`表示当前规则允许分布式最大节点数为1024个节点。这里包括5位的`workerID`和5位的`dataCenterID`，这里其实可以不区分，但我下面的代码进行了区分。

*  12bit-序列号

用来记录同毫秒内产生的不同id。12bit可以表示的最大正整数是`2^12-1=4095`，即可以用`0,1,2,3,......4094`这`4095`个数字，表示同一机器同一时间戳(毫秒)内产生的4095个ID序号。

原理就是上面这些，没有什么难度吧，下面我们看代码如何实现：

## go实现雪花算法 ##

#### 1. 定义基本常量 ####

先看代码，我们依次介绍：

const (
    	workerIDBits =  uint64(5)  // 10bit 工作机器ID中的 5bit workerID
    	dataCenterIDBits = uint64(5) // 10 bit 工作机器ID中的 5bit dataCenterID
    	sequenceBits = uint64(12)
    
    	maxWorkerID = int64(-1) ^ (int64(-1) << workerIDBits) //节点ID的最大值 用于防止溢出
    	maxDataCenterID = int64(-1) ^ (int64(-1) << dataCenterIDBits)
    	maxSequence = int64(-1) ^ (int64(-1) << sequenceBits)
    
    	timeLeft = uint8(22)  // timeLeft = workerIDBits + sequenceBits // 时间戳向左偏移量
    	dataLeft = uint8(17)  // dataLeft = dataCenterIDBits + sequenceBits
    	workLeft = uint8(12)  // workLeft = sequenceBits // 节点IDx向左偏移量
    	// 2020-05-20 08:00:00 +0800 CST
    	twepoch = int64(1589923200000) // 常量时间戳(毫秒)
    )

下面对这段代码的每一个常量进行解释：

*  `worerIDBits`：这里就是对应上图中的10bit-工作机器id，我这里进行拆分了。这是其中5bit\`\`worerIDBits\`
 *  `dataCenterIDBits`：这里就是对应上图中的10bit-工作机器id，我这里进行拆分了。这是其中5bit`dataCenterIDBits`
 *  `sequenceBits`：对应上图中的12bit的序列号
 *  `maxWorkerID`：这里就是求最大，只不过我们采用了异或的方式，因为-1的二进制表示为1的补码，说通俗一点，这里其实就是`2^5-1`，还不懂的同学，可以自己验证一下
 *  `maxDataCenterID`：原理同上
 *  `maxSequence`：原理同上
 *  `timeLeft`：时间戳向左偏移量，这么你们可能不懂，看上面的图片，由有向左的偏移量是不是22，这么说你们懂了吗？
 *  `dataLeft`：原理同上，也是求偏移量的
 *  `workLeft`：原理同上；
 *  `twepoch`：41bit的时间戳，单位是毫秒，这里我选择的时间是`2020-05-20 08:00:00 +0800 CST`，这个ID一但生成就不要改了，要不会生成相同的ID。

#### 2. 定义`worker`工作节点 ####

因为这个是在分布式下使用的ID生成算法，所以我们要生成多个`worker`，所以要把节点参数抽象出来。

type Worker struct { 
    	mu sync.Mutex
    	LastStamp int64 // 记录上一次ID的时间戳
    	WorkerID int64 // 该节点的ID
    	DataCenterID int64 // 该节点的 数据中心ID
    	Sequence int64 // 当前毫秒已经生成的ID序列号(从0 开始累加) 1毫秒内最多生成4096个ID
    }

代码解释：

*  `mu sync.Mutex`：添加互斥锁，确保并发安全性
 *  `LastStamp int64`：记录上一次生成ID的时间戳
 *  `WorkerID int64`：该工作节点的ID 对上图中的5bit workerID 一个意思
 *  `DataCenterID int64`： 原理同上
 *  `Sequence int64`：当前毫秒已经生成的id序列号(从0开始累加) 1毫秒内最多生成4096个ID

#### 3. 创建一个`worker`对象 ####

//分布式情况下,我们应通过外部配置文件或其他方式为每台机器分配独立的id
    func NewWorker(workerID,dataCenterID int64) *Worker  { 
    	return &Worker{ 
    		WorkerID: workerID,
    		LastStamp: 0,
    		Sequence: 0,
    		DataCenterID: dataCenterID,
    	}
    }

这里没有什么好解释的～～～。

#### 4. 生成id ####

先看代码：

func (w *Worker) getMilliSeconds() int64 { 
    	return time.Now().UnixNano() / 1e6
    }
    
    func (w *Worker)NextID() (uint64,error) { 
    	w.mu.Lock()
    	defer w.mu.Unlock()
    
    
    	return w.nextID()
    }
    
    func (w *Worker)nextID() (uint64,error) { 
    	timeStamp := w.getMilliSeconds()
    	if timeStamp < w.LastStamp{ 
    		return 0,errors.New("time is moving backwards,waiting until")
    	}
    
    	if w.LastStamp == timeStamp{ 
    
    		w.Sequence = (w.Sequence + 1) & maxSequence
    
    		if w.Sequence == 0 { 
    			for timeStamp <= w.LastStamp { 
    				timeStamp = w.getMilliSeconds()
    			}
    		}
    	}else { 
    		w.Sequence = 0
    	}
    
    	w.LastStamp = timeStamp
    	id := ((timeStamp - twepoch) << timeLeft) |
    		(w.DataCenterID << dataLeft)  |
    		(w.WorkerID << workLeft) |
    		w.Sequence
    
    	return uint64(id),nil
    }

代码有点长，我先来依次解释一下：

*  `getMilliSeconds()`：封装的一个方法，用来获取当前的毫秒值
 *  `func (w *Worker)NextID() (uint64,error)`

这个代码的内容没有什么，具体生成ID算法封装在`func (w *Worker)nextID() (uint64,error)`这里了，这里不过是为了解藕作用；对了还有一个特别重要的地方，加锁、释放锁，这个步骤很重要。

*  `func (w *Worker)nextID() (uint64,error)`

这里是真正的生成id代码了。分为几个步骤：

*  获取当前时间戳，进行判断，要确保当前时间戳值大于上一次生成ID的时间戳，否则会出现重复。
 *  如果想等了，首先获取当前的当前毫秒已经生成的id序列号。这里你们可能没看懂，其实他等效于`if w.sequence++ > maxSequence`

, 如果当前毫秒已经生成的id序列号溢出了，则需要等待下一毫秒，如果不等待，就会导致很多重复。

*  我们在else里将`w.sequence`置零了，这里解释一下，如果当前时间与工作节点上一次生成ID的时间不一致 则需要重置工作节点生成ID的序号。
 *  最后一步，比较重要，采用了或运算，这里的目的就是各部分的bit进行归位并通过按位或运算(就是这个‘|’)将其整合。`<<`这个就是向左偏移的作用进行归位，而`|`运算就是为了整合。可能大家还没懂，看下面这一张图片吧：  
    ![a22d9648249ebddd797b0415d1761d65.png][]

怎么样，是不是知道什么意思了。

#### 5. 测试 ####

写好了代码，我们就来测试一下吧，这里我并发10000个`goroutine`进行生成ID，存入到map，查看是否出现重复，来看代码：

var wg sync.WaitGroup
    
    func main()  { 
    	w := idgen.NewWorker(5,5)
    
    	ch := make(chan uint64,10000)
    	count := 10000
    	wg.Add(count)
    	defer close(ch)
    	//并发 count个goroutine 进行 snowFlake ID 生成
    	for i:=0 ; i < count ; i++ { 
    		go func() { 
    			defer wg.Done()
    			id,_ := w.NextID()
    			ch <- id
    		}()
    	}
    	wg.Wait()
    	m := make(map[uint64]int)
    	for i := 0; i < count; i++  { 
    		id := <- ch
    		// 如果 map 中存在为 id 的 key, 说明生成的 snowflake ID 有重复
    		_, ok := m[id]
    		if ok { 
    			fmt.Printf("repeat id %d\n",id)
    			return
    		}
    		// 将 id 作为 key 存入 map
    		m[id] = i
    	}
    	// 成功生成 snowflake ID
    	fmt.Println("All", len(m), "snowflake ID Get successed!")
    
    }

验证结果：

All 10000 snowflake ID Get successed!

## 总结 ##

好啦，这一篇文章到这里结束啦，雪花算法并没有我们想象的那么难，还是很好实现的，你学会了吗？ 没学会不要紧，下载源代码，再看一看，对你不是问题的～～～。

GitHub：https://github.com/asong2020/go-algorithm 欢迎star 感谢各位～～～

朋友们，还记得我开头说的那些吗？有兴趣的欢迎加入进来呦，我们一起进步～～～。

**结尾给大家发一个小福利吧，最近我在看\[微服务架构设计模式\]这一本书，讲的很好，自己也收集了一本PDF，有需要的小伙可以到自行下载。获取方式：关注公众号：\[Golang梦工厂\]，后台回复：\[微服务\]，即可获取。**

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![74db1636cd7db570336d086fc026ae41.png][]

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[Context]: https://mp.weixin.qq.com/s/JKMHUpwXzLoSzWt_ElptFg
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