雪花算法那些事

对id的要求

业务

全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。
可读性

技术

趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。

目前使用方式

uuid

满足全局唯一性，信息安全

可用于一些唯一性的标识，比如标识图片，但是不能用作数据库索引。

redis生成

满足全局唯一性，单调递增，可读性

通过 prefix + yyyyMMdd + sequence 这个格式生成id，其中sequence通过redis的incr命令生成。

public Long generate(String redisKeyPrefix, Integer sequenceLength){
    String date =  DATE_FORMATTER.format(LocalDateTime.now());
    return Long.parseLong(date) * IntMath.pow(10,sequenceLength)+ stringIntegerRedisTemplate.opsForValue().increment(Joiner.on(":").join(Lists.newArrayList(redisKeyPrefix,date)),1);
}

可在内部项目使用，不能透出给外部第三方。

redis生成+hashIds

https://github.com/10cella/hashids-java

对内满足全局唯一性，单调递增，可读性

对外满足全局唯一性，信息安全

在之前方式的基础上，对外通过hashIds算法将id混淆，一种妥协的方式，混淆逻辑会增加工作量。

雪花算法

满足全局唯一性，趋势递增，可读性，信息安全

公司已有雪花服务，使用成本极低，完美解决方案。

雪花算法

雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程主键的有序性。

在同一个进程中，它首先是通过时间位保证不重复，如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如MySQL的Innodb存储引擎的主键。

使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含4部分，从高位到低位分表为：1bit符号位、41bit时间戳位、10bit工作进程位以及12bit序列号位。

符号位(1bit)

预留的符号位，恒为零。

时间戳位(41bit)

41位的时间戳可以容纳的毫秒数是2的41次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 60 * 1000。通过计算可知：

Math.pow(2, 41) / (365 * 24 * 60 * 60 * 1000L);

结果约等于69.73年。ShardingSphere的雪花算法的时间纪元从2016年11月1日零点开始，可以使用到2086年，相信能满足绝大部分系统的要求。

工作进程位(10bit)

该标志在Java进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的id是不同的。该值默认为0，可通过属性设置。

序列号位(12bit)

该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过4096(2的12次幂)，那么生成器会等待到下个毫秒继续生成。

实现

基础算法

https://github.com/beyondfengyu/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);

        for (int i = 0; i < (1 << 12); i++) {
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }

    }
}

这端代码将workerid分为datacenterId和machineId，如果我们业务上不需要做区分的话，直接使用10位的workerid即可。

成熟实现

上面基础算法在项目中是不能直接使用的。我们需要在分布式环境下协调每一台机器的workerid的唯一性以及避免时钟回拨导致id重复。

美团的Leaf项目专门用于生成分布式全局id，其中snowflake模式就是对应雪花算法实现。

https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf

下面让我们来看下Leaf怎么解决这些问题

workerid生成

主要原理是通过zookeeper的有序节点保证id的全局唯一性，比如我通过以下命令创建一个永久有序节点

# 创建一个根节点
create  /test ''
# 创建永久有序节点
create -s /test/ip-port- ''
# 返回 Created /test/ip-port-0000000000

ip-port对应当前leaf-server的ip和zookeeper的port

其中/test/ip-port-0000000000中的0000000000就是我们的workerid

并且该workerid会存储到本地文件，如果zookeeper挂了，直接从本地文件获取即可。

时钟回拨解决

snowflake算法很依赖时钟，一但出现时钟回拨，那就可能造成id重复。

Leaf中为了解决这个问题，会定时(3分钟)保存当前操作系统的时间戳到上节的/test/ip-port-0000000000

节点中，同时将该值保存到字段lastTimestamp。

image.png

如果发生了时钟回拨，那么当前的时间戳小于lastTimestamp了，那么会根据回拨时钟的大小做不同处理

if (timestamp < lastTimestamp) {
    long offset = lastTimestamp - timestamp;
    if (offset <= 5) {
        try {
            wait(offset << 1);
            timestamp = timeGen();
            if (timestamp < lastTimestamp) {
                return new Result(-1, Status.EXCEPTION);
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            LOGGER.error("wait interrupted");
            return new Result(-2, Status.EXCEPTION);
        }
    } else {
        return new Result(-3, Status.EXCEPTION);
    }
}

如果小于等于5毫秒，那么进行等待，等待的时间为offset的2倍

如果大于5毫秒，返回异常

那么为什么要把时间戳保存到zk？

把时间戳保存到zk，是为了应对宕机重启，确保不发之前已经发过的号。

workerid回收

现在的应用很多都是容器化部署了，每次主机的ip都会发生变化，如果在容器化中使用zk来协调workerid(使用上一节的方式)，那么就会存在workerid很快用完的问题。

issue在这里

https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf/issues/84

不过官方并不认为这是一个问题，如果仅仅因为workerid不够用的话，只要增加workerid位数就可以了。

不过也有个热心人提供了解决方案。

https://github.com/NotFound9/Leaf

它提供配置使用RecyclableZookeeperHolder替代原来的zk实现SnowflakeZookeeperHolder

RecyclableZookeeperHolder的具体逻辑如下

首先会在未使用的workId池(zookeeper路径为/snowflake/leaf.name/recycle/notuse/)中生成所有workId。
然后每次服务器启动时都是去未使用的workId池取一个新的workId，然后放到正在使用的workId池(zookeeper路径为/snowflake/leaf.name/recycle/inuse/)下，将此workId用于Id生成，并且定时上报时间戳，更新zookeeper中的节点信息。
并且定时检测正在使用的workId池，发现某个workId超过最大时间没有更新时间戳的workId，会把它从正在使用的workId池移出，然后放到未使用的workId池中，以供workId循环使用。
并且正在使用这个很长时间没有更新时间戳的workId的服务器，在发现自己超过最大时间，还没有上报时间戳成功后，会停止id生成服务，以防workId被其他服务器循环使用，导致id重复。

参考

https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html
https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/features/sharding/other-features/key-generator/#snowflake

雪花算法那些事

对id的要求

业务

技术

目前使用方式

uuid

redis生成

redis生成+hashIds

雪花算法

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实现

基础算法

成熟实现

workerid生成

时钟回拨解决

workerid回收

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