Twitter的分布式自增ID算法Snowflake实现分析及其Java、Php和Python版

简介:

在分布式系统中,需要生成全局UID的场合还是比较多的,twitter的snowflake解决了这种需求,实现也还是很简单的,除去配置信息,核心代码就是毫秒级时间41位+机器ID 10位+毫秒内序列12位。

该项目地址为:https://github.com/twitter/snowflake是用Scala实现的。

python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake

核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用—分割开部分的作用:

1 0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000

在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。

这样的好处是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由datacenter和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,snowflake每秒能够产生26万ID左右,完全满足需要。

且看其核心代码:

1 </pre>
2 /** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/
3 package com.twitter.service.snowflake
4  
5 import com.twitter.ostrich.stats.Stats
6 import com.twitter.service.snowflake.gen._
7 import java.util.Random
8 import com.twitter.logging.Logger
9  
10 /**
11  * An object that generates IDs.
12  * This is broken into a separate class in case
13  * we ever want to support multiple worker threads
14  * per process
15  */
16 class IdWorker(val workerId: Long, val datacenterId: Long, private val reporter: Reporter, var sequence: Long = 0L)
17 extends Snowflake.Iface {
18   private[this] def genCounter(agent: String) = {
19     Stats.incr("ids_generated")
20     Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent))
21   }
22   private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions")
23   private[this] val log = Logger.get
24   private[this] val rand = new Random
25  
26   val twepoch = 1288834974657L
27  
28  //机器标识位数
29  
30   private[this] val workerIdBits = 5L
31  
32 //数据中心标识位数
33   private[this] val datacenterIdBits = 5L
34  
35 //机器ID最大值
36   private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits)
37  
38 //数据中心ID最大值
39   private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits)
40  
41 //毫秒内自增位
42   private[this] val sequenceBits = 12L
43  
44 //机器ID偏左移12位
45  
46   private[this] val workerIdShift = sequenceBits
47  
48 //数据中心ID左移17位
49   private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits
50  
51 //时间毫秒左移22位
52   private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits
53   private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits)
54  
55   private[this] var lastTimestamp = -1L
56  
57   // sanity check for workerId
58   if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
59     exceptionCounter.incr(1)
60     throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId))
61   }
62  
63   if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
64     exceptionCounter.incr(1)
65     throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId))
66   }
67  
68   log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
69     timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId)
70  
71   def get_id(useragent: String): Long = {
72     if (!validUseragent(useragent)) {
73       exceptionCounter.incr(1)
74       throw new InvalidUserAgentError
75     }
76  
77     val id = nextId()
78     genCounter(useragent)
79  
80     reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong))
81     id
82   }
83  
84   def get_worker_id(): Long = workerId
85   def get_datacenter_id(): Long = datacenterId
86   def get_timestamp() = System.currentTimeMillis
87  
88   protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized {
89     var timestamp = timeGen()
90  
91  //时间错误
92  
93     if (timestamp < lastTimestamp) {
94       exceptionCounter.incr(1)
95       log.error("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
96       throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds".format(
97         lastTimestamp - timestamp))
98     }
99  
100     if (lastTimestamp == timestamp) {
101 //当前毫秒内,则+1
102       sequence = (sequence + 1) & sequenceMask
103       if (sequence == 0) {
104 //当前毫秒内计数满了,则等待下一秒
105         timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp)
106       }
107     } else {
108       sequence = 0
109     }
110  
111     lastTimestamp = timestamp
112 //ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID   
113  
114 ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
115       (datacenterId << datacenterIdShift) |
116       (workerId << workerIdShift) |
117       sequence
118   }
119  
120 //等待下一个毫秒的到来 
121  
122 protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = {
123     var timestamp = timeGen()
124     while (timestamp <= lastTimestamp) {
125       timestamp = timeGen()
126     }
127     timestamp
128   }
129  
130   protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis()
131  
132   val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z\-0-9]*)""".r
133  
134   def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match {
135     case AgentParser(_) => true
136     case _ => false
137   }
138 }
139 <pre>

上述为twitter的实现,下面且看一个Java实现,貌似为淘宝的朋友写的。

1 public class IdWorker {
2  private final long workerId;
3  private final static long twepoch = 1361753741828L;
4  private long sequence = 0L;
5  private final static long workerIdBits = 4L;
6  public final static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits;
7  private final static long sequenceBits = 10L;
8  
9  private final static long workerIdShift = sequenceBits;
10  private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits;
11  public final static long sequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits;
12  
13  private long lastTimestamp = -1L;
14  
15  public IdWorker(final long workerId) {
16   super();
17   if (workerId > this.maxWorkerId || workerId < 0) {
18    throw new IllegalArgumentException(String.format(
19      "worker Id can't be greater than %d or less than 0",
20      this.maxWorkerId));
21   }
22   this.workerId = workerId;
23  }
24  
25  public synchronized long nextId() {
26   long timestamp = this.timeGen();
27   if (this.lastTimestamp == timestamp) {
28    this.sequence = (this.sequence + 1) & this.sequenceMask;
29    if (this.sequence == 0) {
30     System.out.println("###########" + sequenceMask);
31     timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp);
32    }
33   } else {
34    this.sequence = 0;
35   }
36   if (timestamp < this.lastTimestamp) {
37    try {
38     throw new Exception(
39       String.format(
40         "Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds",
41         this.lastTimestamp - timestamp));
42    } catch (Exception e) {
43     e.printStackTrace();
44    }
45   }
46  
47   this.lastTimestamp = timestamp;
48   long nextId = ((timestamp - twepoch << timestampLeftShift))
49     | (this.workerId << this.workerIdShift) | (this.sequence);
50 //  System.out.println("timestamp:" + timestamp + ",timestampLeftShift:"
51 //    + timestampLeftShift + ",nextId:" + nextId + ",workerId:"
52 //    + workerId + ",sequence:" + sequence);
53   return nextId;
54  }
55  
56  private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
57   long timestamp = this.timeGen();
58   while (timestamp <= lastTimestamp) {
59    timestamp = this.timeGen();
60   }
61   return timestamp;
62  }
63  
64  private long timeGen() {
65   return System.currentTimeMillis();
66  }
67   
68   
69  public static void main(String[] args){
70   IdWorker worker2 = new IdWorker(2);
71   System.out.println(worker2.nextId());
72  
73    
74  }
75  
76 }

再来看一个php的实现

1 <?php
2 class Idwork
3 {
4 const debug = 1;
5 static $workerId;
6 static $twepoch = 1361775855078;
7 static $sequence = 0;
8 const workerIdBits = 4;
9 static $maxWorkerId = 15;
10 const sequenceBits = 10;
11 static $workerIdShift = 10;
12 static $timestampLeftShift = 14;
13 static $sequenceMask = 1023;
14 private  static $lastTimestamp = -1;
15  
16 function __construct($workId){
17 if($workId > self::$maxWorkerId || $workId< 0 )
18 {
19 throw new Exception("worker Id can't be greater than 15 or less than 0");
20 }
21 self::$workerId=$workId;
22  
23 echo 'logdebug->__construct()->self::$workerId:'.self::$workerId;
24 echo '</br>';
25  
26 }
27  
28 function timeGen(){
29 //获得当前时间戳
30 $time = explode(' ', microtime());
31 $time2= substr($time[0], 2, 3);
32 $timestramp = $time[1].$time2;
33 echo 'logdebug->timeGen()->$timestramp:'.$time[1].$time2;
34 echo '</br>';
35 return  $time[1].$time2;
36 }
37 function  tilNextMillis($lastTimestamp) {
38 $timestamp = $this->timeGen();
39 while ($timestamp <= $lastTimestamp) {
40 $timestamp = $this->timeGen();
41 }
42  
43 echo 'logdebug->tilNextMillis()->$timestamp:'.$timestamp;
44 echo '</br>';
45 return $timestamp;
46 }
47  
48 function  nextId()
49 {
50 $timestamp=$this->timeGen();
51 echo 'logdebug->nextId()->self::$lastTimestamp1:'.self::$lastTimestamp;
52 echo '</br>';
53 if(self::$lastTimestamp == $timestamp) {
54 self::$sequence = (self::$sequence + 1) & self::$sequenceMask;
55 if (self::$sequence == 0) {
56     echo "###########".self::$sequenceMask;
57     $timestamp = $this->tilNextMillis(self::$lastTimestamp);
58     echo 'logdebug->nextId()->self::$lastTimestamp2:'.self::$lastTimestamp;
59     echo '</br>';
60   }
61 } else {
62 self::$sequence  = 0;
63     echo 'logdebug->nextId()->self::$sequence:'.self::$sequence;
64     echo '</br>';
65 }
66 if ($timestamp < self::$lastTimestamp) {
67    throw new Excwption("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for ".(self::$lastTimestamp-$timestamp)." milliseconds");
68    }
69 self::$lastTimestamp  = $timestamp;
70 echo 'logdebug->nextId()->self::$lastTimestamp3:'.self::$lastTimestamp;
71 echo '</br>';
72  
73 echo 'logdebug->nextId()->(($timestamp - self::$twepoch << self::$timestampLeftShift )):'.((sprintf('%.0f', $timestamp) - sprintf('%.0f', self::$twepoch) ));
74 echo '</br>';
75 $nextId = ((sprintf('%.0f', $timestamp) - sprintf('%.0f', self::$twepoch)  )) | ( self::$workerId << self::$workerIdShift ) | self::$sequence;
76 echo 'timestamp:'.$timestamp.'-----';
77 echo 'twepoch:'.sprintf('%.0f', self::$twepoch).'-----';
78 echo 'timestampLeftShift ='.self::$timestampLeftShift.'-----';
79 echo 'nextId:'.$nextId.'----';
80 echo 'workId:'.self::$workerId.'-----';
81 echo 'workerIdShift:'.self::$workerIdShift.'-----';
82 return $nextId;
83 }
84  
85 }
86 $Idwork = new Idwork(1);
87 $a= $Idwork->nextId();
88 $Idwork = new Idwork(2);
89 $a= $Idwork->nextId();
90 ?>
目录
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
92 55
|
18天前
|
搜索推荐 Python
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
在上述代码中,`bubble_sort` 函数接受一个列表 `arr` 作为输入。通过两层循环,外层循环控制排序的轮数,内层循环用于比较相邻的元素并进行交换。如果前一个元素大于后一个元素,就将它们交换位置。
123 67
|
18天前
|
存储 搜索推荐 Python
用 Python 实现快速排序算法。
快速排序的平均时间复杂度为$O(nlogn)$,空间复杂度为$O(logn)$。它在大多数情况下表现良好,但在某些特殊情况下可能会退化为最坏情况,时间复杂度为$O(n^2)$。你可以根据实际需求对代码进行调整和修改,或者尝试使用其他优化策略来提高快速排序的性能
114 61
|
20天前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
103 63
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
83 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
19天前
|
存储 算法 安全
SnowflakeIdGenerator-雪花算法id生成方法
SnowflakeIdGenerator-雪花算法id生成方法
20 1
|
29天前
|
算法
雪花算法反思:订单ID生成的痛点与解决方案
雪花算法(Snowflake Algorithm)因其生成唯一ID的能力而被广泛应用于分布式系统中。然而,随着业务的发展和系统规模的扩大,一些隐藏的问题逐渐浮现。本文将探讨使用雪花算法生成订单ID后可能遇到的挑战,并提供相应的解决方案。
33 2
|
29天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
蓄水池抽样算法详解及Python实现
蓄水池抽样是一种适用于从未知大小或大数据集中高效随机抽样的算法,确保每个元素被选中的概率相同。本文介绍其基本概念、工作原理,并提供Python代码示例,演示如何实现该算法。
29 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
77 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
77 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型