python雪花代码讲解_雪花算法的python实现与代码解读

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

python雪花代码讲解_雪花算法的python实现与代码解读_第1张图片

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

python雪花代码讲解_雪花算法的python实现与代码解读_第2张图片

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

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