什么是雪花ID？
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2021-05-28 05:47
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为什么使用雪花ID
在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
我们都知道，当我们定义了主键时，数据库会选择表的主键作为聚集索引(B+Tree)，mysql 在底层是以数据页为单位来存储数据的。
也就是说如果主键为自增 id的话，mysql 在写满一个数据页的时候，直接申请另一个新数据页接着写就可以了。如果一个数据页存满了，mysql 就会去申请一个新的数据页来存储数据。如果主键是UUID，为了确保索引有序，mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。这就造成了页分裂，这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率的。
一句话总结就是，InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的。
但是为什么很多情况又不用自增id作为主键呢？
容易导致主键重复。比如导入旧数据时，线上又有新的数据新增，这时就有可能在导入时发生主键重复的异常。为了避免导入数据时出现主键重复的情况，要选择在应用停业后导入旧数据，导入完成后再启动应用。显然这样会造成不必要的麻烦。而UUID作为主键就不用担心这种情况。 不利于数据库的扩展。当采用自增id时，分库分表也会有主键重复的问题。UUID则不用担心这种问题。
那么问题就来了，自增id会担心主键重复，UUID不能保证有序性，有没有一种ID既是有序的，又是唯一的呢？
当然有，就是雪花ID。
什么是雪花ID
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是64bit的Long类型的ID，有着全局唯一和有序递增的特点。
最高位是符号位，因为生成的 ID 总是正数，始终为0，不可用。 41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。 10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。 12位的计数序列号，序列号即一系列的自增ID，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。
缺点也是有的，就是强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，有可能会导致主键重复的问题。
Java实现雪花ID
下面是用Java实现雪花ID的代码，供大家参考一下。
public class SnowflakeIdWorker {
/**
* 开始时间：2020-01-01 00:00:00
*/
private final long beginTs = 1577808000000L;
private final long workerIdBits = 10;
/**
* 2^10 - 1 = 1023
*/
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
private final long sequenceBits = 12;
/**
* 2^12 - 1 = 4095
*/
private final long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/**
* 时间戳左移22位
*/
private final long timestampLeftOffset = workerIdBits + sequenceBits;
/**
* 业务ID左移12位
*/
private final long workerIdLeftOffset = sequenceBits;
/**
* 合并了机器ID和数据标示ID，统称业务ID，10位
*/
private long workerId;
/**
* 毫秒内序列，12位，2^12 = 4096个数字
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上一次生成的ID的时间戳，同一个worker中
*/
private long lastTimestamp = -1L;
public SnowflakeIdWorker(long workerId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("WorkerId必须大于或等于0且小于或等于%d", maxWorkerId));
}
this.workerId = workerId;
}
public synchronized long nextId() {
long ts = System.currentTimeMillis();
if (ts < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("系统时钟回退了%d毫秒", (lastTimestamp - ts)));
}
// 同一时间内，则计算序列号
if (ts == lastTimestamp) {
// 序列号溢出
if (++sequence > maxSequence) {
ts = tilNextMillis(lastTimestamp);
sequence = 0L;
}
} else {
// 时间戳改变，重置序列号
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = ts;
// 0 - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0 - 00000000 00 - 00000000 0000
// 左移后，低位补0，进行按位或运算相当于二进制拼接
// 本来高位还有个0<<63，0与任何数字按位或都是本身，所以写不写效果一样
return (ts - beginTs) << timestampLeftOffset | workerId << workerIdLeftOffset | sequence;
}
/**
* 阻塞到下一个毫秒
*
* @param lastTimestamp
* @return
*/
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long ts = System.currentTimeMillis();
while (ts <= lastTimestamp) {
ts = System.currentTimeMillis();
}
return ts;
}
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker(7);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long id = snowflakeIdWorker.nextId();
System.out.println(id);
}
}
}
main方法，测试结果如下：
184309536616640512
184309536616640513
184309536616640514
184309536616640515
184309536616640516
184309536616640517
184309536616640518
184309536616640519
184309536616640520
184309536616640521
总结
在大部分公司的开发项目中里，雪花ID是主流的ID生成策略，除了自己实现之外，目前市场上也有很多开源的实现，比如：
美团开源的Leaf 百度开源的UidGenerator
有兴趣的可以自行观摩一下，那么这篇文章就写到这里了，感谢大家的阅读。
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