分布式中id解决方案（含雪花算法）

分布式id解决方案

一、从mysql本身出发

1. 专门用一张表记录最后一次的id

select last_insert_id()

2. 每个mysql的库中自增的值不一样

A库 从0开始每次增加2
B库 从1开始每次增加2

3. 同2相似

A库 从1开始每次增加1
B库 从100万开始每次增加1

二、通过生成的UUID存值

String s = UUID.randomUUID().toString();

数字生成为32位，浪费资源；且生成的值没有规律，不好储存取值

三、使用redis

于redis生成全局id策略，因为Redis是单线的天生保证原子性，可以使用原子性操作INCR和INCRBY来实现，注意在Redis集群情况下，
同MySQL一样需要设置不同的增长步长，同时key一定要设置有效期，可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量

因为redis天生就是单线程的，保证了事务的原子性

四、雪花算法（推荐）

1位： 不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0

41位： 用来记录时间戳（毫秒）。
41位可以表示$2^{41}-1$个数字，
如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 $2^{41}-1$，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
也就是说41位可以表示$2^{41}-1$个毫秒的值，转化成单位年则是$(2^{41}-1)/(1000\ast 60\ast 60\ast 24\ast 365)=69$年

10位： 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
5位（bit）可以表示的最大正整数是$2^5-1=31$，即可以用0、1、2、3、…31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId
12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。

12位： （bit）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，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号
　　由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

SnowFlake可以保证：

所有生成的id按时间趋势递增
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）
·

·

·

代码实现

算法来自githup：https://github.com/souyunku/SnowFlake，仅作参考以辅助算法理解

package snowFlake;


public class SnowFlake {
     

    /**
     * 起始的时间戳
     */
    private final static long START_STMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分占用的位数
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数
    private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

    private long datacenterId;  //数据中心
    private long machineId;     //机器标识
    private long sequence = 0L; //序列号
    private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳

    public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
     
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
     
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
     
            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 产生下一个ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
     
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) {
     
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currStmp == lastStmp) {
     
            //相同毫秒内，序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) {
     
                currStmp = getNextMill();
            }
        } else {
     
            //不同毫秒内，序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = currStmp;

        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
                | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                | sequence;                             //序列号部分
    }

    private long getNextMill() {
     
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
     
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewstmp() {
     
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
     
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);

        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
     
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }

        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);


    }
}

验证

package snowFlake;


public class SnowFlakeTest {
     

    public static void main(String[] args) {
     
        SnowFlake snowFlake=new SnowFlake(1,1);
        long l0 = snowFlake.nextId();
        long l1 = snowFlake.nextId();
        long l2 = snowFlake.nextId();
        System.out.println(l0);
        System.out.println(l1);
        System.out.println(l2);
    }
}

实现结果

从上面可以看出生成的值是有序切不冲突