生成全局唯一ID的雪花算法原理
雪花算法是一种用于生成全局唯一ID的算法，最初由Twitter开发，用于解决分布式系统中生成ID的问题。其核心思想是将一个64位的长整型ID划分成多个部分，每个部分用于表示不同的信息，确保了生成的ID在分布式环境下的唯一性。
ID结构
- 符号位（1位）：始终为0，用于保证ID为正数。
- 时间戳（41位）：表示生成ID的时间戳，精确到毫秒级。
- 工作节点ID（10位）：表示生成ID的机器的唯一标识。
- 序列号（12位）：表示在同一毫秒内生成的多个ID的序列号。
生成步骤
- 获取当前时间戳，精确到毫秒级。
- 如果当前时间小于上次生成ID的时间，或者在同一毫秒内生成的ID数量超过最大值，等待下一毫秒再继续生成。
- 如果当前时间等于上次生成ID的时间，序列号自增1。
- 如果当前时间大于上次生成ID的时间，序列号重新从0开始。
- 将各个部分的值组合，得到最终的64位ID。
Go实现雪花算法的高并发ID生成器
package main import ( "fmt" "sync" "time" ) const ( workerBits = 10 sequenceBits = 12 workerMax = -1 ^ (-1 << workerBits) sequenceMask = -1 ^ (-1 << sequenceBits) timeShift = workerBits + sequenceBits workerShift = sequenceBits epoch = 1609459200000 ) type Snowflake struct { mu sync.Mutex lastTime int64 workerID int64 sequence int64 } func NewSnowflake(workerID int64) *Snowflake { if workerID < 0 || workerID > workerMax { panic(fmt.Sprintf("worker ID must be between 0 and %d", workerMax)) } return &Snowflake{ lastTime: time.Now().UnixNano() / 1e6, workerID: workerID, sequence: 0, } } func (sf *Snowflake) NextID() int64 { sf.mu.Lock() defer sf.mu.Unlock() currentTime := time.Now().UnixNano() / 1e6 if currentTime < sf.lastTime { panic(fmt.Sprintf("clock moved backwards, refusing to generate ID for %d milliseconds", sf.lastTime-currentTime)) } if currentTime == sf.lastTime { sf.sequence = (sf.sequence + 1) & sequenceMask if sf.sequence == 0 { for currentTime <= sf.lastTime { currentTime = time.Now().UnixNano() / 1e6 } } } else { sf.sequence = 0 } sf.lastTime = currentTime id := (currentTime-epoch)<<timeShift | (sf.workerID << workerShift) | sf.sequence return id } func main() { sf := NewSnowflake(1) // 假设工作节点ID为1 for i := 0; i < 10; i++ { id := sf.NextID() fmt.Println(id) time.Sleep(time.Millisecond) } }
高并发下的唯一性和递增性保障
在高并发场景下，保障雪花算法生成的ID唯一性和递增性的关键在于：
- 唯一性： 工作节点ID的设置保证了不同节点生成的ID不会冲突。序列号的自增和位运算保证了同一毫秒内生成的ID唯一。
- 递增性： 在同一毫秒内生成的多个ID按序列号的递增顺序排列。即使在极端情况下，同一毫秒内生成的ID数量超过了最大值，会等待下一毫秒重新开始，也保证了递增性。
总体来说，雪花算法在高并发下是一个可靠的ID生成方案。它的高性能和低碰撞概率使得它在分布式系统中被广泛应用。
