雪花算法介绍
雪花算法-Snowflake是Twitter提出来的一个算法,其目的是生成一个64bit的整数
1bit:一般是符号位,不做处理
41bit:用来记录时间戳,这里可以记录69年,如果设置好起始时间比如今年是2018年,那么可以用到2089年,到时候怎么办?要是这个系统能用69年,我相信这个系统早都重构了好多次了。
10bit:10bit用来记录机器ID,总共可以记录1024台机器,一般用前5位代表数据中心,后面5位是某个数据中心的机器ID
12bit:循环位,用来对同一个毫秒之内产生不同的ID,12位可以最多记录4095个,也就是在同一个机器同一毫秒最多记录4095个,多余的需要进行等待下毫秒。
时钟回拨
因为机器的原因会发生时间回拨,我们的雪花算法是强依赖我们的时间的,如果时间发生回拨,有可能会生成重复的ID
python代码对算法的实现:
import time
import logging
class InvalidSystemClock(Exception):
"""
时钟回拨异常
"""
pass
# 64位ID的划分
WORKER_ID_BITS = 5
DATACENTER_ID_BITS = 5
SEQUENCE_BITS = 12
# 最大取值计算
MAX_WORKER_ID = -1 ^ (-1 << WORKER_ID_BITS) # 2**5-1 0b11111
MAX_DATACENTER_ID = -1 ^ (-1 << DATACENTER_ID_BITS)
# 移位偏移计算
WOKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS
DATACENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS
TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATACENTER_ID_BITS
# 序号循环掩码
SEQUENCE_MASK = -1 ^ (-1 << SEQUENCE_BITS)
# Twitter元年时间戳
TWEPOCH = 1288834974657
logger = logging.getLogger('flask.app')
class IdWorker(object):
"""
用于生成IDs
"""
def __init__(self, datacenter_id, worker_id, sequence=0):
"""
初始化
:param datacenter_id: 数据中心(机器区域)ID
:param worker_id: 机器ID
:param sequence: 其实序号
"""
# sanity check
if worker_id > MAX_WORKER_ID or worker_id < 0:
raise ValueError('worker_id值越界')
if datacenter_id > MAX_DATACENTER_ID or datacenter_id < 0:
raise ValueError('datacenter_id值越界')
self.worker_id = worker_id
self.datacenter_id = datacenter_id
self.sequence = sequence
self.last_timestamp = -1 # 上次计算的时间戳
def _gen_timestamp(self):
"""
生成整数时间戳
:return:int timestamp
"""
return int(time.time() * 1000)
def get_id(self):
"""
获取新ID
:return:
"""
timestamp = self._gen_timestamp()
# 时钟回拨
if timestamp < self.last_timestamp:
logging.error('clock is moving backwards. Rejecting requests until {}'.format(self.last_timestamp))
raise InvalidSystemClock
if timestamp == self.last_timestamp:
self.sequence = (self.sequence + 1) & SEQUENCE_MASK
if self.sequence == 0:
timestamp = self._til_next_millis(self.last_timestamp)
else:
self.sequence = 0
self.last_timestamp = timestamp
new_id = ((timestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (self.datacenter_id << DATACENTER_ID_SHIFT) | \
(self.worker_id << WOKER_ID_SHIFT) | self.sequence
return new_id
def _til_next_millis(self, last_timestamp):
"""
等到下一毫秒
"""
timestamp = self._gen_timestamp()
while timestamp <= last_timestamp:
timestamp = self._gen_timestamp()
return timestamp
if __name__ == '__main__':
worker = IdWorker(1, 2, 0)
print(worker.get_id())
对算法的解读
用几个字节来表示一个整数?byte型1字节 short型2字节 int型4字节 long型8字节
雪花算法ID值按long长整型存储 一个长整型是8字节 占64位
new_id = ((timestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (self.datacenter_id << DATACENTER_ID_SHIFT) | \
(self.worker_id << WOKER_ID_SHIFT) | self.sequence
各个值进入正确的位置之后 进行 | 运算 产生一个64位的二进制数字 然后再转成10进制,有19个数字
最后 return new_id
sequence序列号:
每个时间戳内,sequence从0开始做增量运算self.sequence = (self.sequence + 1) & SEQUENCE_MASK,产生不同的id值
进入下一个时间戳之后 sequence重置为0 然后重复上边一步
并发问题:
每个单位时间戳(毫秒)内,12位产生4096个序列号,理论并发量每秒400多万;
根据服务器性能和代码运行耗时等因素影响,每秒产生的id量会有差异