什么是分布式SnowFlakeID？如何優(yōu)化SnowFlakeID？這些問題可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到的。通過這些問題，希望你能收獲更多。下面是揭開這些問題的詳細(xì)內(nèi)容。

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什么是SnowFlakeID

SnowFlake是twitter公司內(nèi)部分布式項(xiàng)目采用的ID生成算法，開源后廣受國(guó)內(nèi)大廠的好評(píng)。由這種算法生成的ID，我們就叫做SnowFlakeID

SnowFlakeID的大的特性就是天然去中心化，通過時(shí)間戳、工作機(jī)器編號(hào)兩個(gè)變量進(jìn)行配置后，通過SnowFlake算法會(huì)生成唯一的遞增ID。在任何機(jī)器上，只要保證工作機(jī)器編號(hào)不同，就可以確保生成的ID唯一，且整體趨勢(shì)是遞增的

Snowflake的結(jié)構(gòu)如下(每部分用-分開):

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 0000000000 - 000000000000

第一段1位為未使用，永遠(yuǎn)固定為0

第二段41位為毫秒級(jí)時(shí)間(41位的長(zhǎng)度可以使用69年)

第三段10位為workerId(10位的長(zhǎng)度最多支持部署1024個(gè)節(jié)點(diǎn)）

第三段12位為毫秒內(nèi)的計(jì)數(shù)（12位的計(jì)數(shù)順序號(hào)支持每個(gè)節(jié)點(diǎn)每毫秒產(chǎn)生4096個(gè)ID序號(hào)）

如果按照1024的滿節(jié)點(diǎn)（1個(gè)節(jié)點(diǎn)就是1個(gè)部署的服務(wù)）計(jì)算，每毫秒可生成的ID序號(hào)有1024*4096=4194304個(gè)，足以滿足現(xiàn)在絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)情況

算法的核心如下

 ((當(dāng)前時(shí)間 - 服務(wù)時(shí)間) << timestampLeftShift) 
     | (機(jī)器ID << workerIdShift) 
     | sequence;

服務(wù)時(shí)間指的是服務(wù)的開發(fā)時(shí)間，即第一個(gè)正式ID產(chǎn)生的時(shí)間。由于SnowFlakeID最長(zhǎng)可用69年（因?yàn)橹挥?1個(gè)bit，41個(gè)bit的大值換算成年就是69年）。所以服務(wù)時(shí)間越貼近上線時(shí)間，則該算法可用時(shí)間越長(zhǎng)。
其中sequence為遞增序列，當(dāng)前時(shí)間戳和上一ID生成時(shí)間戳一致時(shí)，sequence就遞增1，直到4096為止。

SnowFlake有什么問題

SnowFlake很好，分布式、去中心化、無(wú)第三方依賴。但它并不是完美的，由于SnowFlake強(qiáng)依賴時(shí)間戳，所以時(shí)間的變動(dòng)會(huì)造成SnowFlake的算法產(chǎn)生錯(cuò)誤。

時(shí)鐘回?fù)?/strong>:最常見的問題就是時(shí)鐘回?fù)軐?dǎo)致的ID重復(fù)問題，在SnowFlake算法中并沒有什么有效的解法，僅是拋出異常。時(shí)鐘回?fù)苌婕皟煞N情況①實(shí)例停機(jī)→時(shí)鐘回?fù)堋鷮?shí)例重啟→計(jì)算ID ②實(shí)例運(yùn)行中→時(shí)鐘回?fù)堋?jì)算ID

手動(dòng)配置:另一個(gè)就是workerId（機(jī)器ID）是需要部署時(shí)手動(dòng)配置，而workerId又不能重復(fù)。幾臺(tái)實(shí)例還好，一旦實(shí)例達(dá)到一定量級(jí)，管理workerId將是一個(gè)復(fù)雜的操作。

如何優(yōu)化

時(shí)鐘回?fù)芨倪M(jìn)避免

ID生成器一旦不可用，可能造成所有數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)新增業(yè)務(wù)都不可用，影響太大。所以時(shí)鐘回?fù)艿膯栴}必須解決。

造成時(shí)鐘回?fù)艿脑蚨喾N多樣，可能是閏秒回?fù)?，可能是NTP同步，還可能是服務(wù)器時(shí)間手動(dòng)調(diào)整?？傊褪菚r(shí)間回到了過去。針對(duì)回退時(shí)間的多少可以進(jìn)行不同的策略改進(jìn)。一般有以下幾種方案：

1. 少量服務(wù)器部署ID生成器實(shí)例，關(guān)閉NTP服務(wù)器，嚴(yán)格管理服務(wù)器。這種方案不需要從代碼層面解決，完全人治。
2. 針對(duì)回退時(shí)間斷的情況，如閏秒回?fù)軆H回?fù)芰?s，可以在代碼層面通過判斷暫停一定時(shí)間內(nèi)的ID生成器使用。雖然少了幾秒鐘可用時(shí)間，但時(shí)鐘正常后，業(yè)務(wù)即可恢復(fù)正常。

if (refusedSeconds <= 5) {
   try {
   //時(shí)間偏差大小小于5ms，則等待兩倍時(shí)間
     wait(refusedSeconds << 1);//wait
   } catch (InterruptedException e) {
     e.printStackTrace();
   }
   currentSecond = getCurrentSecond();
}else {//時(shí)鐘回?fù)茌^大
   //用其他策略修復(fù)時(shí)鐘問題
}

1. 實(shí)例啟動(dòng)后，改用內(nèi)存生成時(shí)間。該方案為baidu開源的UidGenerator使用的方案，由于實(shí)例啟動(dòng)后，時(shí)間不再?gòu)姆?wù)器獲取，所以不管服務(wù)器時(shí)鐘如何回?fù)?，都影響不了SnowFlake的執(zhí)行。如下代碼中l(wèi)astSecond變量是一個(gè)AtomicLong類型，用以代替系統(tǒng)時(shí)間

 List<Long> uidList = uidProvider.provide(lastSecond.incrementAndGet());

1. 以上2和3都是解決時(shí)鐘實(shí)例運(yùn)行中→時(shí)鐘回?fù)堋?jì)算ID的情況。而實(shí)例停機(jī)→時(shí)鐘回?fù)堋鷮?shí)例重啟→計(jì)算ID的情況，可以通過實(shí)例啟動(dòng)的時(shí)候，采用未使用過的workerId來(lái)完成。只要workerId和此前生成ID的workerId不一致，即便時(shí)間戳有誤，所生成的ID也不會(huì)重復(fù)。UidGenerator采取的就是這種方案，但這種方案又必須依賴一個(gè)存儲(chǔ)中心，不管是redis、mysql、zookeeper都可以，但必須存儲(chǔ)著此前使用過的workerId，不能重復(fù)。尤其是在分布式部署Id生成器的情況下，更要注意用一個(gè)存儲(chǔ)中心解決此問題。

以上就是SnowFlakeID以及優(yōu)化方法的詳細(xì)內(nèi)容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊！

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