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利用mysql實(shí)現(xiàn)的雪花算法案例

 更新時間:2020年08月20日 14:45:03   作者:梁鳳財Zero  
這篇文章主要介紹了利用mysql實(shí)現(xiàn)的雪花算法案例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一、為何要用雪花算法

1、問題產(chǎn)生的背景

現(xiàn)如今越來越多的公司都在用分布式、微服務(wù),那么對應(yīng)的就會針對不同的服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫拆分,然后當(dāng)數(shù)據(jù)量上來的時候也會進(jìn)行分表,那么隨之而來的就是分表以后id的問題。

例如之前單體項(xiàng)目中一個表中的數(shù)據(jù)主鍵id都是自增的,mysql是利用autoincrement來實(shí)現(xiàn)自增,而oracle是利用序列來實(shí)現(xiàn)的,但是當(dāng)單表數(shù)據(jù)量上來以后就要進(jìn)行水平分表,阿里java開發(fā)建議是單表大于500w的時候就要分表,但是具體還是得看業(yè)務(wù),如果索引用的號的話,單表千萬的數(shù)據(jù)也是可以的。水平分表就是將一張表的數(shù)據(jù)分成多張表,那么問題就來了如果還是按照以前的自增來做主鍵id,那么就會出現(xiàn)id重復(fù),這個時候就得考慮用什么方案來解決分布式id的問題了。

2、解決方案

2.1、數(shù)據(jù)庫表

可以在某個庫中專門維護(hù)一張表,然后每次無論哪個表需要自增id的時候都去查這個表的記錄,然后用for update鎖表,然后取到的值加一,然后返回以后把再把值記錄到表中,但是這個方法適合并發(fā)量比較小的項(xiàng)目,因此每次都得鎖表。

2.2、redis

因?yàn)閞edis是單線程的,可以在redis中維護(hù)一個鍵值對,然后哪個表需要直接去redis中取值然后加一,但是這個跟上面一樣由于單線程都是對高并發(fā)的支持不高,只適合并發(fā)量小的項(xiàng)目。

2.3、uuid

可以使用uuid作為不重復(fù)主鍵id,但是uuid有個問題就是其是無序的字符串,如果使用uuid當(dāng)做主鍵,那么主鍵索引就會失效。

2.4、雪花算法

雪花算法是解決分布式id的一個高效的方案,大部分互聯(lián)網(wǎng)公司都在使用雪花算法,當(dāng)然還有公司自己實(shí)現(xiàn)其他的方案。

二、雪花算法

1、原理

雪花算法就是使用64位long類型的數(shù)據(jù)存儲id,最高位一位存儲0或者1,0代表整數(shù),1代表負(fù)數(shù),一般都是0,所以最高位不變,41位存儲毫秒級時間戳,10位存儲機(jī)器碼(包括5位datacenterId和5位workerId),12存儲序列號。這樣最大2的10次方的機(jī)器,也就是1024臺機(jī)器,最多每毫秒每臺機(jī)器產(chǎn)生2的12次方也就是4096個id。(下面有代碼實(shí)現(xiàn))

但是一般我們沒有那么多臺機(jī)器,所以我們也可以使用53位來存儲id。為什么要用53位?

因?yàn)槲覀儙缀醵际歉鷚eb頁面打交道,就需要跟js打交道,js支持最大的整型范圍為53位,超過這個范圍就會丟失精度,53之內(nèi)可以直接由js讀取,超過53位就需要轉(zhuǎn)換成字符串才能保證js處理正確。53存儲的話,32位存儲秒級時間戳,5位存儲機(jī)器碼,16位存儲序列化,這樣每臺機(jī)器每秒可以生產(chǎn)65536個不重復(fù)的id。

2、缺點(diǎn)

由于雪花算法嚴(yán)重依賴時間,所以當(dāng)發(fā)生服務(wù)器時鐘回?fù)艿膯栴}是會導(dǎo)致可能產(chǎn)生重復(fù)的id。當(dāng)然幾乎沒有公司會修改服務(wù)器時間,修改以后會導(dǎo)致各種問題,公司寧愿新加一臺服務(wù)器也不愿意修改服務(wù)器時間,但是不排除特殊情況。

如何解決時鐘回?fù)艿膯栴}?可以對序列化的初始值設(shè)置步長,每次觸發(fā)時鐘回?fù)苁录?,則其初始步長就加1w,可以在下面代碼的第85行來實(shí)現(xiàn),將sequence的初始值設(shè)置為10000。

三、代碼實(shí)現(xiàn)

64位的代碼實(shí)現(xiàn):

package com.yl.common;
/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的結(jié)構(gòu)如下(每部分用-分開):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位標(biāo)識,由于long基本類型在Java中是帶符號的,最高位是符號位,正數(shù)是0,負(fù)數(shù)是1,所以id一般是正數(shù),最高位是0<br>
 * 41位時間截(毫秒級),注意,41位時間截不是存儲當(dāng)前時間的時間截,而是存儲時間截的差值(當(dāng)前時間截 - 開始時間截)
 * 得到的值),這里的的開始時間截,一般是我們的id生成器開始使用的時間,由我們程序來指定的(如下下面程序IdWorker類的startTime屬性)。41位的時間截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的數(shù)據(jù)機(jī)器位,可以部署在1024個節(jié)點(diǎn),包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列,毫秒內(nèi)的計數(shù),12位的計數(shù)順序號支持每個節(jié)點(diǎn)每毫秒(同一機(jī)器,同一時間截)產(chǎn)生4096個ID序號<br>
 * 加起來剛好64位,為一個Long型。<br>
 * SnowFlake的優(yōu)點(diǎn)是,整體上按照時間自增排序,并且整個分布式系統(tǒng)內(nèi)不會產(chǎn)生ID碰撞(由數(shù)據(jù)中心ID和機(jī)器ID作區(qū)分),并且效率較高,經(jīng)測試,SnowFlake每秒能夠產(chǎn)生26萬ID左右。
 */
public class SnowflakeIdWorker {

 // ==============================Fields===========================================
 /** 開始時間截 (2020-01-01) */
 private final long twepoch = 1577808000000L;

 /** 機(jī)器id所占的位數(shù) */
 private final long workerIdBits = 5L;

 /** 數(shù)據(jù)標(biāo)識id所占的位數(shù) */
 private final long datacenterIdBits = 5L;

 /** 支持的最大機(jī)器id,結(jié)果是31 (這個移位算法可以很快的計算出幾位二進(jìn)制數(shù)所能表示的最大十進(jìn)制數(shù)) */
 private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

 /** 支持的最大數(shù)據(jù)標(biāo)識id,結(jié)果是31 */
 private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

 /** 序列在id中占的位數(shù) */
 private final long sequenceBits = 12L;

 /** 機(jī)器ID向左移12位 */
 private final long workerIdShift = sequenceBits;

 /** 數(shù)據(jù)標(biāo)識id向左移17位(12+5) */
 private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

 /** 時間截向左移22位(5+5+12) */
 private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

 /** 生成序列的掩碼,這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
 private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

 /** 工作機(jī)器ID(0~31) */
 private long workerId;

 /** 數(shù)據(jù)中心ID(0~31) */
 private long datacenterId;

 /** 毫秒內(nèi)序列(0~4095) */
 private long sequence = 0L;

 /** 上次生成ID的時間截 */
 private long lastTimestamp = -1L;

 //==============================Constructors=====================================
 /**
 * 構(gòu)造函數(shù)
 * @param workerId 工作ID (0~31)
 * @param datacenterId 數(shù)據(jù)中心ID (0~31)
 */
 public SnowflakeIdWorker(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;
 }

 // ==============================Methods==========================================
 /**
 * 獲得下一個ID (該方法是線程安全的)
 * @return SnowflakeId
 */
 public synchronized long nextId() {
 long timestamp = timeGen();

 //如果當(dāng)前時間小于上一次ID生成的時間戳,說明系統(tǒng)時鐘回退過這個時候應(yīng)當(dāng)拋出異常
 if (timestamp < lastTimestamp) {
 throw new RuntimeException(
  String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
 }

 //如果是同一時間生成的,則進(jìn)行毫秒內(nèi)序列
 if (lastTimestamp == timestamp) {
 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
 //毫秒內(nèi)序列溢出
 if (sequence == 0) {
 //阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳
 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
 }
 }
 //時間戳改變,毫秒內(nèi)序列重置
 else {
 sequence = 0L;
 }

 //上次生成ID的時間截
 lastTimestamp = timestamp;

 //移位并通過或運(yùn)算拼到一起組成64位的ID
 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
 | (datacenterId << datacenterIdShift) //
 | (workerId << workerIdShift) //
 | sequence;
 }

 /**
 * 阻塞到下一個毫秒,直到獲得新的時間戳
 * @param lastTimestamp 上次生成ID的時間截
 * @return 當(dāng)前時間戳
 */
 protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
 long timestamp = timeGen();
 while (timestamp <= lastTimestamp) {
 timestamp = timeGen();
 }
 return timestamp;
 }

 /**
 * 返回以毫秒為單位的當(dāng)前時間
 * @return 當(dāng)前時間(毫秒)
 */
 protected long timeGen() {
 return System.currentTimeMillis();
 }

 //==============================Test=============================================
 /** 測試 */
 public static void main(String[] args) {
 SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
 
 for (int i = 0; i < 100; i++) {
 long id = idWorker.nextId();
 System.out.println(id);
 }
 }
}

補(bǔ)充知識:雪花算法實(shí)現(xiàn)分布式自增長ID

我就廢話不多說了,大家還是直接看代碼吧~

/**
 * <p>名稱:IdWorker.java</p>
 * <p>描述:分布式自增長ID</p>
 * <pre>
 * Twitter的 Snowflake JAVA實(shí)現(xiàn)方案
 * </pre>
 * 核心代碼為其IdWorker這個類實(shí)現(xiàn),其原理結(jié)構(gòu)如下,我分別用一個0表示一位,用—分割開部分的作用:
 * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
 * 在上面的字符串中,第一位為未使用(實(shí)際上也可作為long的符號位),接下來的41位為毫秒級時間,
 * 然后5位datacenter標(biāo)識位,5位機(jī)器ID(并不算標(biāo)識符,實(shí)際是為線程標(biāo)識),
 * 然后12位該毫秒內(nèi)的當(dāng)前毫秒內(nèi)的計數(shù),加起來剛好64位,為一個Long型。
 * 這樣的好處是,整體上按照時間自增排序,并且整個分布式系統(tǒng)內(nèi)不會產(chǎn)生ID碰撞(由datacenter和機(jī)器ID作區(qū)分),
 * 并且效率較高,經(jīng)測試,snowflake每秒能夠產(chǎn)生26萬ID左右,完全滿足需要。
 * <p>
 * 64位ID (42(毫秒)+5(機(jī)器ID)+5(業(yè)務(wù)編碼)+12(重復(fù)累加))
 *
 * @author Polim
 */
public class IdWorker {
 // 時間起始標(biāo)記點(diǎn),作為基準(zhǔn),一般取系統(tǒng)的最近時間(一旦確定不能變動)
 private final static long twepoch = 1288834974657L;
 // 機(jī)器標(biāo)識位數(shù)
 private final static long workerIdBits = 5L;
 // 數(shù)據(jù)中心標(biāo)識位數(shù)
 private final static long datacenterIdBits = 5L;
 // 機(jī)器ID最大值
 private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 // 數(shù)據(jù)中心ID最大值
 private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 // 毫秒內(nèi)自增位
 private final static long sequenceBits = 12L;
 // 機(jī)器ID偏左移12位
 private final static long workerIdShift = sequenceBits;
 // 數(shù)據(jù)中心ID左移17位
 private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
 // 時間毫秒左移22位
 private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

 private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
 /* 上次生產(chǎn)id時間戳 */
 private static long lastTimestamp = -1L;
 // 0,并發(fā)控制
 private long sequence = 0L;

 private final long workerId;
 // 數(shù)據(jù)標(biāo)識id部分
 private final long datacenterId;

 public IdWorker(){
 this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
 this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
 }
 /**
 * @param workerId
 *  工作機(jī)器ID
 * @param datacenterId
 *  序列號
 */
 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;
 }
 /**
 * 獲取下一個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) {
  // 當(dāng)前毫秒內(nèi),則+1
  sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
  if (sequence == 0) {
  // 當(dāng)前毫秒內(nèi)計數(shù)滿了,則等待下一秒
  timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
  }
 } else {
  sequence = 0L;
 }
 lastTimestamp = timestamp;
 // ID偏移組合生成最終的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>
 * 獲取 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 獲取16個低位
 */
 return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
 }

 /**
 * <p>
 * 數(shù)據(jù)標(biāo)識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;
 }


}

以上這篇利用mysql實(shí)現(xiàn)的雪花算法案例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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