Twitter-Snowflake，64位自增ID算法详解

### 1、背景 Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。 ### 2、Snowflake算法核心 把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。  除了最高位bit标记为不可用以外，其余三组bit占位均可浮动，看具体的业务需求而定。默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的工作机器id可以支持1023台机器，序列号支持1毫秒产生4095个自增序列id。下文会具体分析。 #### 2.1 Snowflake – 时间戳 这里时间戳的细度是毫秒级，具体代码如下，建议使用64位linux系统机器，因为有vdso，gettimeofday()在用户态就可以完成操作，减少了进入内核态的损耗。 uint64_t generateStamp() { timeval tv; gettimeofday(&tv, 0); return (uint64_t)tv.tv_sec * 1000 + (uint64_t)tv.tv_usec / 1000; } 默认情况下有41个bit可以供使用，那么一共有T（1llu << 41）毫秒供你使用分配，年份 = T / (3600 24 365 * 1000) = 69.7年。如果你只给时间戳分配39个bit使用，那么根据同样的算法最后年份 = 17.4年。 #### 2. 2 Snowflake – 工作机器id 严格意义上来说这个bit段的使用可以是进程级，机器级的话你可以使用MAC地址来唯一标示工作机器，工作进程级可以使用IP+Path来区分工作进程。如果工作机器比较少，可以使用配置文件来设置这个id是一个不错的选择，如果机器过多配置文件的维护是一个灾难性的事情。 这里的解决方案是需要一个工作id分配的进程，可以使用自己编写一个简单进程来记录分配id，或者利用Mysql auto_increment机制也可以达到效果。  工作进程与工作id分配器只是在工作进程启动的时候交互一次，然后工作进程可以自行将分配的id数据落文件，下一次启动直接读取文件里的id使用。 PS：这个工作机器id的bit段也可以进一步拆分，比如用前5个bit标记进程id，后5个bit标记线程id之类:D #### 2.3 Snowflake – 序列号 序列号就是一系列的自增id（多线程建议使用atomic），为了处理在同一毫秒内需要给多条消息分配id，若同一毫秒把序列号用完了，则“等待至下一毫秒”。 uint64_t waitNextMs(uint64_t lastStamp) { uint64_t cur = 0; do { cur = generateStamp(); } while (cur <= lastStamp); return cur; } 总体来说，是一个很高效很方便的GUID产生算法，一个int64_t字段就可以胜任，不像现在主流128bit的GUID算法，即使无法保证严格的id序列性，但是对于特定的业务，比如用做游戏服务器端的GUID产生会很方便。另外，在多线程的环境下，序列号使用atomic可以在代码实现上有效减少锁的密度。 ### 3、Snowflake - 算法实现（Java） public class IdWorker { private final long twepoch = 1288834974657L; private final long workerIdBits = 5L; private final long datacenterIdBits = 5L; private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); private final long sequenceBits = 12L; private final long workerIdShift = sequenceBits; private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); private long workerId; private long datacenterId; private long sequence = 0L; private long lastTimestamp = -1L; public IdWorker(long workerId, long datacenterId) { 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; } public synchronized long nextId() { long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; } protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } protected long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args) { IdWorker idWorker = new IdWorker(0, 0); for (int i = 0; i < 100; i++) { long id = idWorker.nextId(); System.out.println(id); } } }