集群部署下，动态生成雪花算法WorkId和DataCenterId

前言

如果服务是集群部署而且WordId和DataCenterId的配置都一致，那么在批量插入的情况下会出现生成的ID有重复的现象，但是目前我的业务出现的次数不多，但是一旦出现就需要我去补数据，这个就有点难受，能不能从源头解决呢，所以动态生成WordId和DataCenterId就是首要解决的问题，目前我这边已经改完成功发布，后续持续观看是否还有生成重复ID的问题。

代码

核心类

/**
 * @author lwh
 * @date 2023/9/5
 * @description 批量插入，手动设置
 **/
public class IdWorker {
    //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

    //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long workerId;
    //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long datacenterId;
    //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
    private long sequence;
    //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private long twepoch = 1585644268888L;
    //5位的机器id
    private long workerIdBits = 5L;
    //5位的机房id
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
    private long sequenceBits = 12L;
    // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
    private long lastTimestamp = -1L;
    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }
    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }
    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }



    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {

        // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
        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));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
    public synchronized long nextId() {
        // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        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));
        }

        // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
        // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
        if (lastTimestamp == timestamp) {

            // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
            //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }

        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
        // 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
        // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    /**
     * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    //获取当前时间戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     *  main 测试类
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
        for (int i = 0; i < 22; i++) {
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }
}

配置类

/**
 * @author lwh
 * @date 2023/9/5
 * @description
 **/
@Configuration
@Slf4j
public class SnowFlakeIdConfig {

    /**
     * @author lwh
     * @date 2023/9/5
     * @description 创建分布式ID对象
     **/
    @Bean
    public IdWorker idWorker() {
        Env env = ApolloInjector.getInstance(ConfigUtil.class).getApolloEnv();
        IdWorker idWorker = new IdWorker(getWorkId(), getDataCenterId(), 10);
        String msg = StrFormatter.format("【{}】IdWorker创建完成。WordId:{}，DataCenterId:{}", env.name(), idWorker.getWorkerId(), idWorker.getDatacenterId());
        log.warn(msg);
        return idWorker;
    }

    /**
     * workId使用IP生成
     * @return workId
     */
    private static Long getWorkId() {
        try {
            String hostAddress = Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress();
            int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostAddress);
            int sums = 0;
            for (int b : ints) {
                sums = sums + b;
            }
            return (long) (sums % 32);
        }
        catch (UnknownHostException e) {
            // 失败就随机
            return RandomUtils.nextLong(0, 31);
        }
    }


    /**
     * dataCenterId使用hostName生成
     * @return dataCenterId
     */
    private static Long getDataCenterId() {
        try {
            String hostName = SystemUtils.getHostName();
            int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostName);
            int sums = 0;
            for (int i: ints) {
                sums = sums + i;
            }
            return (long) (sums % 32);
        }
        catch (Exception e) {
            // 失败就随机
            return RandomUtils.nextLong(0, 31);
        }
    }
}

使用

使用的时候直接注入使用，目前线上运行一切正常

  	@Autowired
    private IdWorker idWorker;

  // 根据订单保存任务量
    scanTaskNumberList.stream().forEach(k -> k.setId(idWorker.nextId()));
    scanTaskNumberService.saveBatch(scanTaskNumberList);