幂等性和雪花算法

幂等性

数据库设计的时候除了自增id之外，通常我们会加一个code字段，来保证幂等性。

什么是幂等性

幂等性原本是数学上的概念，即使公式：f(x)=f(f(x)) 能够成立的数学性质。用在编程领域，则意为对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。

例如：

在某平台支付订单的时候，因为网络或者其它原因会发生重复支付的情况，这时候，要阻止扣款两次情况的出现。

幂等常用思路

1.MVCC

多版本并发控制，乐观锁的一种实现，在数据更新时需要去比较持有数据的版本号，版本号不一致的操作无法成功。

例如博客点赞次数自动+1的接口：

public boolean addCount(Long id, Long version);

update blogTable set count= count+1,version=version+1 where id=321 and version=123 

每一个version只有一次执行成功的机会，一旦失败必须重新获取。

2.去重表

利用数据库表单的特性来实现幂等，常用的一个思路是在表上构建唯一索引，保证某一类数据一旦执行完毕，后续同样的请求再也无法成功写入。

例子还是上述的博客点赞问题，要想防止一个人重复点赞，可以设计一张表，将博客id与用户id绑定建立唯一索引，每当用户点赞时就往表中写入一条数据，这样重复点赞的数据就无法写入。

3.TOKEN机制

这种机制就比较重要了，适用范围较广，有多种不同的实现方式。其核心思想是为每一次操作生成一个唯一性的凭证，也就是token。一个token在操作的每一个阶段只有一次执行权，一旦执行成功则保存执行结果。对重复的请求，返回同一个结果。

订单id就是最适合的token。当用户下单时，会经历多个环节，比如生成订单，减库存，减优惠券等等。

每一个环节执行时都先检测一下该订单id是否已经执行过这一步骤，对未执行的请求，执行操作并缓存结果，而对已经执行过的id，则直接返回之前的执行结果，不做任何操作。这样可以在最大程度上避免操作的重复执行问题，缓存起来的执行结果也能用于事务的控制等。

雪花算法

前面说到订单id，这种分布式id的生成算法有很多种，Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种。

算法原理

SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数（Long类型），它的结构如下图：

• 1bit：二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用正数，所以最高位固定为0。
• 41bit-时间戳：用来记录时间戳，毫秒级。
• 10bit-工作机器id，用来记录工作机器id，可以部署在2^10 = 1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId。
• 12bit-序列号，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。

SnowFlake可以保证：

1. 所有生成的id按时间趋势递增
2. 整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）

算法实现

public class IdWorker{
     

    //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id
    private long workerId;    //工作id
    private long datacenterId;   //数据id
    //12位的序列号
    private long sequence;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){
     
        // sanity check for workerId
        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));
        }
        System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);

        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    //初始时间戳
    private long twepoch = 1288834974657L;

    //长度为5位
    private long workerIdBits = 5L;
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //最大值
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    //序列号id长度
    private long sequenceBits = 12L;
    //序列号最大值
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
    //工作id需要左移的位数，12位
    private long workerIdShift = sequenceBits;
   //数据id需要左移位数 12+5=17位
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    
    //上次时间戳，初始值为负数
    private long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId(){
     
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId(){
     
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp(){
     
        return System.currentTimeMillis();
    }

     //下一个ID生成算法
    public synchronized long nextId() {
     
        long timestamp = timeGen();

        //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
        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));
        }

        //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
     
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
     
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
     
            sequence = 0;
        }
        
        //将上次时间戳值刷新
        lastTimestamp = timestamp;

        /**
          * 返回结果：
          * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳，再左移相应位数
          * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
          * (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
          * | 是按位或运算符，例如：x | y，只有当x，y都为0的时候结果才为0，其它情况结果都为1。
          * 因为个部分只有相应位上的值有意义，其它位上都是0，所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
        */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    //获取时间戳，并与上次时间戳比较
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
     
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
     
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    //获取系统时间戳
    private long timeGen(){
     
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //---------------测试---------------
    public static void main(String[] args) {
     
        IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
        for (int i = 0; i < 30; i++) {
     
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }

}

参考链接：幂等性浅谈
参考链接：理解分布式id生成算法SnowFlake